本文關(guān)鍵詞： 煤層底板突水 輸送帶故障 支持向量機(jī) 魯棒性檢測(cè) 特征選擇 增量學(xué)習(xí)　出處：《太原理工大學(xué)》2016年博士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：近年來(lái),隨著傳感、通信及信息處理技術(shù)的不斷發(fā)展,使得監(jiān)控工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程和設(shè)備狀態(tài)成為可能,如何充分利用這些監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常模式,避免事故發(fā)生,減少不必要的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失顯得尤為重要,因此,研究基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高效異常檢測(cè)方法具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。本文結(jié)合煤層底板突水預(yù)測(cè)和輸送帶撕裂檢測(cè)這2個(gè)異常檢測(cè)應(yīng)用的需求,從支持向量機(jī)的基本理論、算法構(gòu)造和性能優(yōu)化等方面進(jìn)行了系統(tǒng)的分析和研究。首先,在異常檢測(cè)中常常由于異常樣本缺乏導(dǎo)致類(lèi)別不平衡,本文選用支持向量數(shù)據(jù)描述(SVDD)一類(lèi)分類(lèi)方法和支持向量機(jī)(SVM)相結(jié)合進(jìn)行異常檢測(cè)和識(shí)別;然后,針對(duì)檢測(cè)模型抗噪性和泛化性的改善、檢測(cè)效率的提高以及模型的可在線(xiàn)更新等問(wèn)題進(jìn)行了重點(diǎn)研究。論文的主要?jiǎng)?chuàng)新工作包括以下內(nèi)容:(1)構(gòu)建了煤層底板突水預(yù)測(cè)和礦用輸送帶撕裂檢測(cè)2個(gè)檢測(cè)應(yīng)用特征數(shù)據(jù)集。在煤層底板突水預(yù)測(cè)方面,首先,基于當(dāng)前國(guó)內(nèi)外對(duì)底板突水機(jī)理的研究,分析了影響底板突水發(fā)生的主要因素,參考當(dāng)前已發(fā)表研究成果,構(gòu)建了一個(gè)底板突水預(yù)測(cè)參考數(shù)據(jù)集;然后,針對(duì)山西西山晉興能源某礦底板承壓水突出預(yù)測(cè)問(wèn)題,通過(guò)分析其水文地質(zhì)資料及勘探數(shù)據(jù),并經(jīng)地質(zhì)專(zhuān)家分析標(biāo)注,構(gòu)建了該礦的底板突水預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集。在輸送帶撕裂檢測(cè)方面,首先,采用機(jī)器視覺(jué)方法獲得輸送帶監(jiān)測(cè)圖像,然后進(jìn)行中值濾波降噪,并根據(jù)輸送帶撕裂圖像的特性,提取了灰度直方圖和灰度共生矩陣2項(xiàng)特征,構(gòu)建了輸送帶撕裂檢測(cè)數(shù)據(jù)集。(2)針對(duì)svdd算法易受噪聲干擾導(dǎo)致檢測(cè)精度和泛化性能下降,通過(guò)引入基于切斷距離局部密度懲罰權(quán)重來(lái)表征樣本、特別是邊界樣本的分布特性,然后在帶負(fù)類(lèi)的svdd算法基礎(chǔ)上,通過(guò)使用ε不敏感損失函數(shù)構(gòu)造兩類(lèi)樣本的間隔,提出了兩種新的魯棒性svdd方法,分別為r-svdd和εnr-svdd,并給出了其對(duì)應(yīng)的理論分析,最后通過(guò)uci公共數(shù)據(jù)集、煤層底板突水預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集和輸送帶撕裂視覺(jué)特征數(shù)據(jù)集驗(yàn)證了提出方法具有較高的檢測(cè)正確率,并提高了抗噪性和泛化性。(3)針對(duì)特征選擇對(duì)異常檢測(cè)模型構(gòu)建的重要影響,提出了增強(qiáng)人工蜂群-支持向量機(jī)(eabc-svm)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)有效的特征選擇。在增強(qiáng)人工蜂群算法中,運(yùn)用cat混沌映射進(jìn)行種群初始化來(lái)提高種群多樣性,運(yùn)用提出的基于當(dāng)前最優(yōu)解的定向搜索方程來(lái)改善原始人工蜂群(abc)算法的全局優(yōu)化能力和收斂速度。通過(guò)uci數(shù)據(jù)集、底板突水預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集和輸送帶撕裂視覺(jué)特征數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試,并與原始abc及其他abc改進(jìn)方法結(jié)合svm進(jìn)行特征選擇相比,eabc-svm方法用于異常檢測(cè)特征選擇中能夠得到更高的分類(lèi)正確率,同時(shí)可以消除特征數(shù)據(jù)中的冗余變量,從而提高異常檢測(cè)的整體性能。(4)針對(duì)異常檢測(cè)應(yīng)用中,監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)流往往動(dòng)態(tài)變化,隨著新樣本增加,傳統(tǒng)基于批數(shù)據(jù)處理的SVM分類(lèi)模型不能有效更新,導(dǎo)致檢測(cè)正確率下降。為了有效解決該問(wèn)題,提出了基于廣義KKT條件選擇最優(yōu)更新集的GKKT-ISVM增量學(xué)習(xí)算法,通過(guò)UCI數(shù)據(jù)集、底板突水預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集和輸送帶撕裂視覺(jué)特征數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法可以有效利用先前訓(xùn)練結(jié)果,結(jié)合新增樣本來(lái)快速更新檢測(cè)模型,進(jìn)而提高檢測(cè)性能,滿(mǎn)足動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流異常檢測(cè)應(yīng)用的要求。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TD76

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10 侯澍e，

本文編號(hào)：1539016