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基于人工智能的石化机组故障诊断检测算法

目录

一、课题概述................................................3

1.1研究背景和意义.......................................4

1.2研究目的和内容.......................................5

1.3研究方法和技术路线...................................6

二、石化机组故障诊断检测算法理论基础........................7

2.1故障诊断基础理论.....................................9

2.1.1故障模式的分类..................................10

2.1.2故障诊断流程概述................................11

2.2人工智能在故障诊断中的应用..........................12

2.2.1人工智能技术基本概念............................14

2.2.2人工智能在故障检测中的具体应用..................15

三、故障数据获取与预处理...................................16

3.1故障数据采集........................................18

3.1.1传感器配置和故障特征提取........................19

3.1.2数据存储与管理..................................21

3.2数据预处理..........................................22

3.2.1缺失值处理......................................23

3.2.2数据归一化......................................24

3.2.3特征选择与降维..................................25

四、故障诊断算法设计.......................................27

4.1基于机器学习的诊断算法..............................28

4.1.1决策树算法......................................30

4.1.2支持向量机算法..................................31

4.1.3神经网络算法....................................33

4.2基于深度学习的诊断算法..............................34

4.2.1卷积神经网络....................................36

4.2.2递归神经网络....................................37

4.2.3长短期记忆网络..................................38

4.3混合算法设计........................................39

4.3.1基于集成学习的混合算法..........................41

4.3.2基于模型融合的混合算法..........................42

五、算法性能评估...........................................43

5.1性能指标及评估准则..................................44

5.2诊断算法实验设计与结果分析..........................45

5.2.1实验设置和数据集选取............................47

5.2.2实验结果的对比分析..............................48

六、结论与展望.............................................49

6.1研究结论........................