Fault Diagnosis of Blast Furnace Iron-Making Process With a Novel Deep Stationary Kernel Learning Support Vector Machine Approach

支持向量机 核(代数) 人工智能 计算机科学 非线性系统 子空间拓扑 断层(地质) 过程(计算) 深度学习 故障检测与隔离 计算 机器学习 模式识别(心理学) 数据挖掘 算法 数学 量子力学 操作系统 组合数学 物理 地质学 地震学 执行机构
作者
Siwei Lou,Chunjie Yang,Ping Wu,Liyuan Kong,Yonghong Xu
出处
期刊:IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:71: 1-13 被引量:17
标识
DOI:10.1109/tim.2022.3200113
摘要

In the blast furnace iron-making process (BFIP), there still has been a significant push to maintain a stable process and ensure maximum efficiency. Although some control systems can compensate for multiple types of disturbances, some significant process faults always require precise human intervention to avoid safety hazards. Therefore, it is crucial to develop an efficient and stable diagnosis system to identify these faults quickly. This paper focuses on a novel approach called deep stationary kernel learning support vector machine (DSKL-SVM) for BFIP fault diagnosis. To eliminate the impact of nonstationary property on modeling, analytic stationary subspace analysis (ASSA) is adopted to estimate consistent underlying features. Then, design a multi-layer stacked deep kernel network to explore deep nonlinear information further. A DSKL-SVM classifier and the corresponding two-tier model optimization algorithm are constructed to isolate different data types. At last, a series of case studies based on actual BFIP present the effectiveness of DSKL-SVM. The results demonstrate that the proposed method has an outstanding effect on fault diagnosis, and it is verified that the performances of stationary projection, deep stationary nonlinear construction and online computation times are superior to other methods.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
张宝完成签到,获得积分10
1秒前
薄雪草完成签到,获得积分10
4秒前
大橙子发布了新的文献求助10
4秒前
快乐学习每一天完成签到 ,获得积分10
4秒前
薄荷味完成签到 ,获得积分0
6秒前
科研通AI2S应助笑林采纳,获得10
6秒前
无心的雅旋完成签到,获得积分10
7秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
8秒前
Horizon完成签到 ,获得积分10
12秒前
Oliver完成签到 ,获得积分10
14秒前
Superman完成签到 ,获得积分10
17秒前
Tina酱完成签到 ,获得积分10
17秒前
琪琪完成签到,获得积分10
17秒前
双碳小王子完成签到,获得积分10
19秒前
smottom应助科研通管家采纳,获得10
21秒前
21秒前
明时完成签到,获得积分10
22秒前
杨瑞东完成签到 ,获得积分10
25秒前
yyyy完成签到,获得积分10
33秒前
缥缈的平卉完成签到 ,获得积分10
34秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
45秒前
李爱国应助大橙子采纳,获得10
46秒前
magictoo发布了新的文献求助30
52秒前
54秒前
yang完成签到,获得积分10
54秒前
Minicoper发布了新的文献求助10
55秒前
快乐丸子完成签到,获得积分10
56秒前
简单而复杂完成签到,获得积分10
56秒前
大橙子发布了新的文献求助10
1分钟前
张牧之完成签到 ,获得积分10
1分钟前
冷冷暴力完成签到,获得积分10
1分钟前
YYY完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
gujian完成签到 ,获得积分10
1分钟前
帅气的秘密完成签到 ,获得积分10
1分钟前
自然函发布了新的文献求助10
1分钟前
冰冰双双完成签到,获得积分10
1分钟前
开心夏旋完成签到 ,获得积分0
1分钟前
我要读博士完成签到 ,获得积分10
1分钟前
活泼的大船完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038128
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575831
关于积分的说明 11373827
捐赠科研通 3305610
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022