摘要：针对化工过程工艺复杂、数据非高斯性和耦合性强的问题,提出了一种基于特征工程与核极限学习机(kernel extreme learning machine, KELM)相结合的化工过程故障检测与识别方法。首先用独立分量分析(independent component analysis,ICA)将原始数据分离在相互独立的方向上,通过计算样本的统计量判断是否有故障产生。然后,对两个样本用互信息(mutual information, MI)进行相关性对比,通过贡献度与相关性进行变量选取,以提高分类的准确度。最后,将获取的特征输入到KELM中进行故障分类。为了提高网络的诊断精度,采用遗传算法对参数进行优化。应用于田纳西-伊斯曼(Tennessee Eastman,TE)过程与某工业脱丙烷过程的结果表明,该方法可有效地检测出故障并且准确识别故障种类。

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