基于改进支持向量回归的旋片泵自相关过程监控

摘要：

为了更好地实现对旋片泵自相关过程有效监控,基于混沌遗传算法(chaotic genetic algo-rithm,CGA),提出优化传统支持向量回归机(support vector regression,SVR)的方法,简称为CGA-SVR.并运用CGA-SVR对单级旋片泵的噪音和温度两个质量特性自相关统计过程进行监控,实践证明该方法不仅可以有效滤除自相关,而且能克服SVR模型的超参数过早陷入局部最优这一缺陷.进而基于CGA-SVR模型构建的多变量残差MEWMA控制图,在旋片泵自相关监控过程中有更好体现.

关键词：遗传算法、支持向量回归机、旋片泵、自相关、MEWMA控制图

所属期刊栏目：27

分类号：TH166

资助基金：科技部创新方法工作专项;国家社会科学基金;天津市教委科研计划项目

在线出版日期：2023-02-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：9-13