现代化工

现代化工 ›› 2017, Vol. 37 ›› Issue (5) : 189-192. DOI:

信息技术应用

基于优化相关向量机的化工装备故障预测方法

郁鹏, 吉卫喜, 钱陈豪, 张国祥

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Received
2016-09-19
Issue Date	Revised Date
2017-05-15	2016-09-19

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摘要

针对影响化工装备的主要因素—腐蚀速率，在采集少量压力容器状态数据的基础上，提出了基于自导式粒子群优化算法(SGPSO)的相关向量机(RVM)故障预测方法。首先判别影响最为显著的5个表征因素；其次，使用SGPSO算法得到RVM模型最优核函数参数；然后通过样本数据计算得到预测结果的均值与方差，同时计算得到预测结果的概率分布与置信区间。仿真结果表明，SGPSORVM方法具有更高的准确率以及可靠度，因此该方法能够更有效的预测腐蚀速率，及时对化工装备的故障进行维修。