题名 模拟退火K均值在工业过程故障诊断中的应用
1
作者
李元 耿泽伟
机构
沈阳化工大学信息工程学院
出处
《沈阳化工大学学报》
CAS
2023年第4期348-355,共8页
基金
国家自然科学基金重大项目(61490701) 国家自然科学基金项目(61673279)。
文摘
针对K均值聚类算法的初始聚类中心是随机选取的,并且依赖于欧氏距离,导致聚类结果极其容易陷入局部最优解的问题,研究了模拟退火K均值(simulated annealing K-means,SA-K-means)在工业过故障诊断中的应用.利用K均值聚类算法对训练数据进行聚类,并将此结果作为模拟退火算法的初始解,运用模拟退火算法对扰动解不断迭代优化,通过温度的衰减最终得到目标函数最小的结果.将此方法应用到TE(tennessee eastman)过程进行故障诊断,同时将此方法与单独应用K均值算法进行对比.仿真结果表明:通过模拟退火算法对K均值的优化可以避免致聚类结果陷入局部最优解,得到更好的建模结果,同时也能提高对未知故障数据的诊断正确率.
关键词
K均值聚类 模拟退火算法 故障诊断
Keywords
K-means clustering simulated annealing algorithm fault diagnosis
分类号
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
题名 氢燃料内燃机NO_x排放特性及机理
被引量：3
2
作者
朱海荣 耿泽伟 刘庆刚 彭培英
机构
河北科技大学机械工程学院
出处
《河北科技大学学报》
CAS
2017年第6期530-535,共6页
基金
国家自然科学基金(51706058) 河北省高等学校科学技术研究项目(QN2016056) 河北科技大学五大平台开放基金(PT2015022)
文摘
为深入研究氢燃料内燃机NO_x的生成机理,基于CONVERGE软件建立了三维网格耦合详细化学反应机理的氢燃料内燃机CFD仿真模型,进行了氢燃料内燃机在不同负荷下的燃烧及排放特性研究。模型的仿真结果和试验数据较为吻合。结果表明,氢气浓度增大有利于提高氢燃料内燃机的效率;NO的大量生成出现在不断升温的快速燃烧期,快速燃烧结束后NO总量不断减少,其缸内平均温度低于2 200K时NO总量趋于稳定;热NO,NNH和N_2O是NO生成最主要的路径,其中热NO路径产生的NO排放最多,其贡献率随着负荷增大而增大。NNH和N_2O路径在较低浓度时有接近25%的贡献率,而在燃空当量比为1.0时,这2种路径对NO生成的贡献率之和为负值。采用化学反应动力学方法得到了3种路径在不同负荷下对NO生成的贡献率,初步揭示了氢燃料内燃机NO_x生成的机理,为后续研究提供了理论参考。
关键词
内燃机工程 氢燃料内燃机 详细机理 NOX排放 反应路径 贡献率
Keywords
internal combustion engine engineering hydrogen fueled internal combustion engine detailed mechanism NOx emission reaction path contribution ratio
分类号
TK464
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
题名 基于LLE与K均值聚类算法的工业过程故障诊断
被引量：13
3
作者
李元 耿泽伟
机构
沈阳化工大学信息工程学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期2066-2073,共8页
基金
国家自然科学基金重大项目(61490701) 国家自然科学基金(61673279)。
文摘
工业过程中各类数据间具有一定的相似性,单纯利用K均值算法对其进行故障诊断时,存在很大的错误率。提出一种基于局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)的K均值聚类算法,将正常数据运用LLE算法降维并求出投影矩阵,利用投影矩阵将原始故障数据映射到低维空间,再利用K均值算法对其聚类,建立检测与诊断模型。将此方法应用于田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman,TE)过程中进行故障检测与诊断,并同传统K均值算法及LLE算法对比,结果表明:提出的新方法具有更高的正确率,同时可以有效地对未知类型的故障数据进行判别。
关键词
K均值聚类 局部线性嵌入 田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman TE)过程 故障诊断
Keywords
K-means clustering locally linear embedding TE process fault diagnosis
分类号
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
题名 基于K均值聚类与局部离群因子算法的故障检测研究
被引量：8
4
作者
李元 耿泽伟
机构
沈阳化工大学信息工程学院
出处
《化工自动化及仪表》
CAS
2019年第10期816-821,共6页
基金
国家自然科学基金重大项目(61490701) 国家自然科学基金项目(61673279)
文摘
针对化工生产过程的多工况、数据多模态问题,提出一种基于K均值聚类的局部离群因子故障检测方法。首先利用K均值聚类算法对多模态工业数据进行聚类,将各个模态的数据分离出来,然后运用局部离群因子算法在各个模态下单独建立模型,并且确定各个模态下的局部离群因子控制限。检测时首先判断样本属于哪一类,然后在相应类别下求取局部离群因子值并与此类别下的控制限进行比较,确定是否为故障数据。将此方法运用到TE过程的多模态数据中,并且将此方法与单独应用局部离群因子算法做故障检测对比,结果表明:所提算法可以大幅提高故障的检测率。
关键词
多模态 K均值聚类 局部离群因子算法 TE过程 故障检测
Keywords
multimodal K-means clustering local outlier factor algorithm TE process fault detection
分类号
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
题名 水滴形活塞冷却油腔振荡传热数值模拟与优化
被引量：2
5
作者
刘庆刚 耿泽伟 朱海荣
机构
河北科技大学机械工程学院
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2020年第2期47-50,共4页
基金
国家自然科学基金项目（51706058） 河北省高等学校科学研究计划（QN2016056） 河北科技大学五大平台开放基金（PT2015022)
文摘
利用FLUENT软件中的VOF多相流模型对某发动机水滴形活塞内冷却油腔中机油的振荡传热过程进行了数值模拟,分析了机油在活塞内振荡流动时空气和机油的体积分数瞬态分布情况,得到了壁面传热系数随活塞转速、行程和机油填充率的变化规律。分析结果表明,活塞壁面传热系数随着行程和转速的上升而上升,转速对传热系数的影响最为显著。但随着充油率的上升,传热系数先上升后下降,最佳充油率范围在30%-50%之间。采用正交试验设计方法获得了最优方案,并与该发动机原方案进行了对比,结果表明优化方案的壁面传热系数比原设计方案提高了约16%。
关键词
活塞 冷却油腔 振荡传热 VOF模型 数值模拟
Keywords
Piston Cooling Gallery Oscillation Heat Transfer VOF Model Numerical Simulation
分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TK422
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
