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基于支持向量机的CTD烟丝干燥设备故障预测研究

2022年11月14日 15:50 巫小燕,等 点击:[]

巫小燕1,刘永明1,谢鹏2,刘志博1,赵转哲1*

(1.安徽工程大学机械工程学院,安徽 芜湖 241000;2.安徽中烟工业公司芜湖卷烟厂,安徽 芜湖 241003)

摘要:针对CTD气流式烘丝机设备运行过程中出料不均匀、烟丝含水率不均匀等故障预测依靠工程师经验判断造成预测准确率较低的问题,以主风机频率、主风机气流量等工艺参数为故障预测属性,以出料口质量、含水率等指标为故障判据,对工艺过程进行故障分类标注,首先,采用松弛变量法,构建支持向量机故障预测目标函数,建立故障预测模型,接着利用运行数据与故障标注,采用留出验证法,对模型进行训练,并与决策树、逻辑回归等方法故障预测结果进行对比.模型仿真结果显示,所建支持向量机故障预测模型,故障预测准确率为99.6%,真正例率为99.8%,ROC值为0.99,故障预测效果较好,实现了CTD烟丝干燥设备故障预测.

关键词:CTD气流式烘丝机;支持向量机算法;故障预测;决策树算法;逻辑回归算法

中图分类号:TH17

文献标识码:A

文章编号:1673-2103(2022)05-0058-06

收稿日期:2022-06-28

基金项目:2021年度安徽省市场监督管理局科技计划项目(2021MK005);工业装备质量大数据工业和信息化部重点实验室开放课题(2021IEQBD05); 2021年产学合作协同育人项目(202101024001,202102031024)

作者简介:巫小燕(1999—),女,安徽芜湖人,在读硕士研究生,研究方向:机械故障诊断.

通信作者:赵转哲(1979—),男,河南漯河人,副教授,博士,研究方向:机械故障诊断.


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