基于AMWPSO-LSTM的多阶段间歇过程故障预测

过程安全对于间歇过程生产具有重要意义，为提高间歇过程生产安全性，提出一种基于改进粒子群算法(AMWPSO)优化长短期记忆网络(LSTM)的间歇过程故障预测模型AMWPSO-LSTM。针对LSTM中的神经元个数、迭代次数、学习率等参数需要人为设置的问题，采用AMWPSO对这些参数进行自动寻优。AMWPSO在原有粒子群优化算法(PSO)中融入了自适应变异和非线性递减惯性权重，提高了PSO的参数寻优能力。由于间歇过程具有多阶段性，因此先根据模糊C均值聚类(FCM)方法对间歇过程进行阶段划分，再利用Pearson相关系数对各阶段实验数据进行相关性分析，以降低系统变量的维数，并建立各阶段T²统计量控制限作为系统是否发生故障的指标。实验以青霉素发酵过程数据为例，建立基于AMWPSO-LSTM 的多阶段故障预测模型，并将该模型的预测结果与基于LSTM的多阶段预测模型、基于PSO-LSTM的多阶段预测模型的预测结果进行比较，结果表明，基于AMWPSO-LSTM 的多阶段故障预测模型可取得较高的预测准确度。     

基于AMWPSO-LSTM的多阶段间歇过程故障预测

过程安全对于间歇过程生产具有重要意义,为提高间歇过程生产安全性,提出一种基于改进粒子群算法(AMWPSO)优化长短期记忆网络(LSTM)的间歇过程故障预测模型AMWPSO-LSTM。针对LSTM中的神经元个数、迭代次数、学习率等参数需要人为设置的问题,采用AMWPSO对这些参数进行自动寻优。AMWPSO在原有粒子群优化算法(PSO)中融入了自适应变异和非线性递减惯性权重,提高了PSO的参数寻优能力。由于间歇过程具有多阶段性,因此先根据模糊C均值聚类(FCM)方法对间歇过程进行阶段划分,再利用Pearson相关系数对各阶段实验数据进行相关性分析,以降低系统变量的维数,并建立各阶段T²统计量控制限作为系统是否发生故障的指标。实验以青霉素发酵过程数据为例,建立基于AMWPSO-LSTM 的多阶段故障预测模型,并将该模型的预测结果与基于LSTM的多阶段预测模型、基于PSO-LSTM的多阶段预测模型的预测结果进行比较,结果表明,基于AMWPSO-LSTM 的多阶段故障预测模型可取得较高的预测准确度。