本文選題：細菌覓食算法　切入點：免疫算法　出處：《東北石油大學》2015年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：本文以采油工藝技術中的抽油機故障診斷問題為研究背景,對細菌覓食算法進行改進,將其應用于改進核函數(shù)的最小二乘支持向量機的參數(shù)優(yōu)化中,并將優(yōu)化好的最小二乘支持向量機應用于抽油機的故障診斷,具體內容如下:首先,對細菌覓食算法的三大操作進行改進,并與免疫算法的克隆選擇思想融合形成一種新型混合算法——免疫細菌覓食算法。在趨向性操作中,隨著迭代的進行,逐步縮小細菌運動步長,在保證細菌收斂性的同時增強細菌的全局搜索性能;利用免疫算法的克隆選擇思想代替標準細菌覓食算法的復制操作,對精英細菌群體進行克隆、高頻變異和隨機交叉,提高細菌群體的搜索精度;改進遷移操作,保證適應值最高的細菌不被遷移,以提高收斂精度。文中給出了免疫細菌覓食算法流程,同時對該算法的收斂性進行了證明,并用三種測試函數(shù)對免疫細菌覓食算法測試,與標準的細菌覓食算法性能進行比較。其次,將相似性度量引入核函數(shù)中。本文采用輸入樣本附近的一些已知類別的最近鄰樣本的加權平均值作為樣本間相似性的度量。將相似性度量引入到核函數(shù)的表達式中,構成新的核函數(shù)。證明改進的核函數(shù)仍是Mercer核函數(shù)。為了驗證改進的核函數(shù)的有效性,采用UCI數(shù)據(jù)庫的標準測試函數(shù)對核函數(shù)改進前后的支持向量機進行比較。最后,將免疫細菌覓食算法優(yōu)化和改進核函數(shù)的最小二乘支持向量機應用到抽油機的故障診斷中。對抽油機井電流曲線數(shù)據(jù)進行處理并提取其特征向量,建立訓練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集;同時為了提高故障診斷精度,將改進核函數(shù)的最小二乘支持向量機的懲罰因子和核參數(shù)作為免疫細菌覓食算法的尋優(yōu)對象,確定診斷值與實際結果的均方誤差的相反數(shù)作為細菌的適應值,完成趨向性操作、復制操作、遷移操作的迭代次數(shù),實現(xiàn)基于免疫細菌覓食算法和改進核函數(shù)的最小二乘支持向量機的訓練,得到最優(yōu)的懲罰因子和核參數(shù);對測試樣本進行診斷,并將診斷結果同其他診斷方法的診斷結果進行比較。
[Abstract]:In this paper, based on the fault diagnosis of pumping units in the oil recovery technology, the bacterial foraging algorithm is improved and applied to the parameter optimization of the least squares support vector machine (LS-SVM) with improved kernel function. And the optimized least square support vector machine is applied to the fault diagnosis of pumping unit. The main contents are as follows: firstly, the three major operations of bacterial foraging algorithm are improved. A new hybrid algorithm, immune bacteria foraging algorithm, is formed by combining with the clonal selection idea of immune algorithm. In the trend operation, with the iterative operation, the bacterial motion step size is gradually reduced. The clone selection idea of immune algorithm is used to replace the replication operation of the standard bacterial foraging algorithm to clone the elite bacteria population, high frequency mutation and random crossover. The search accuracy of bacterial population is improved, and the migration operation is improved to ensure that bacteria with the highest fitness are not migrated, so as to improve the convergence accuracy. In this paper, the flow chart of immune bacteria foraging algorithm is presented, and the convergence of the algorithm is proved. The immune bacteria foraging algorithm is tested with three test functions, and the performance of the immune bacteria foraging algorithm is compared with that of the standard bacterial foraging algorithm. The similarity measure is introduced into the kernel function. In this paper, the weighted average of the nearest neighbor samples of some known classes near the input sample is used as the measure of similarity between samples, and the similarity measure is introduced into the expression of the kernel function. A new kernel function is constructed. It is proved that the improved kernel function is still a Mercer kernel function. In order to verify the effectiveness of the improved kernel function, the standard test function of the UCI database is used to compare the support vector machines before and after the kernel function is improved. The immune bacteria foraging algorithm was optimized and the least square support vector machine (LS-SVM) with improved kernel function was applied to the fault diagnosis of pumping unit. The data of current curve of pumping unit were processed and its eigenvector was extracted. In order to improve the accuracy of fault diagnosis, the penalty factors and kernel parameters of the improved kernel function least squares support vector machine (LS-SVM) are used as the optimization objects of the immune bacteria foraging algorithm. Determining the opposite number of the mean square error between the diagnostic value and the actual result as the fitness of the bacteria, completing the tendency operation, copying operation, migration operation iteration times, The training of least-squares support vector machine based on immune bacteria foraging algorithm and improved kernel function is realized, and the optimal penalty factor and kernel parameters are obtained, and the test samples are diagnosed. The diagnostic results were compared with those of other diagnostic methods.
【學位授予單位】：東北石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TE933.1;TP183

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