| 基于最大-最小蚂蚁系统优化ELM的电解槽故障诊断 |
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| 引用本文： | 孙伟,李停,张明伟.基于最大-最小蚂蚁系统优化ELM的电解槽故障诊断[J].应用声学,2015,23(10):26-26. |
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| 作者姓名： | 孙伟 李停 张明伟 |
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| 作者单位： | 中国矿业大学 信息与电气工程学院,中国矿业大学 信息与电气工程学院,中国矿业大学 信息与电气工程学院 |
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| 摘 要： | 针对铝电解槽故障特征种类繁多，难以快速准确的实现故障类型诊断，设计了一种基于最大-最小蚂蚁系统(MMAS)优化的极限学习机(ELM)故障诊断方法。介绍了电解槽常见的故障类型及其对槽电压的影响，对采集到的故障情况下的槽电压信号进行降噪处理，根据对降噪后故障信号的局域均值分解(LMD)结果得到故障特征。采用ELM算法辨识故障类型，针对ELM算法存在的参数问题，采用MMAS对ELM隐含层参数寻优。结果表明，MMAS优化的ELM既保证了较快的训练速度，同时获得了更高的故障测试正确率。
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| 关 键 词： | 铝电解槽 故障诊断 极限学习机 最大-最小蚂蚁系统 |
| 收稿时间： | 2015/4/27 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2015/5/25 0:00:00 |
Aluminum Reduction Cell Fault Diagnosis Based on Max-Min Ant System to Optimize the ELM |
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