改进k-means的控制自动化系统工业故障诊断预测

摘要：

为提升自动化系统的运行效果,提出改进k-means的控制自动化系统工业故障诊断预测方法.该方法首先使用改进k-means对TE化工数据聚类处理,依据处理结果完成数据信号的去噪;再基于鲁棒ICA方法计算信号的独立成分,建立故障诊断模型,结合建立的固定监测阈值,完成TE化工过程的故障诊断;系统故障诊断后,继续对系统TE化工过程实施监测,依据监测结果建立故障预测模型,结合LS-SVM回归预测方法实现自动化控制系统TE过程的故障自动化预测.实验结果表明,使用该方法开展控制自动化系统工业故障诊断预测时,故障诊断预测效果好.

关键词：k-means算法、自动化系统、工业控制、故障诊断、故障预测

所属期刊栏目：41

分类号：TP277(自动化技术及设备)

在线出版日期：2023-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：31-34