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题名基于故障树的天然气流量计量仪表故障自动化识别研究
被引量：1
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作者
王晨煜
范劲松
程伟
彭云
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机构
重庆科技学院石油与天然气工程学院
西南油气田分公司重庆气矿
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出处
《自动化与仪表》
2023年第12期74-78,90,共6页
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文摘
为实现故障识别效果的改善,为天然气流量的稳定计量提供保障,该文提出了基于故障树的天然气流量计量仪表故障自动化识别方法。通过故障树分析法获得天然气流量计量仪表的故障映射,确定故障产生的因果关系,采用KCPA特征集成算法提取天然气流量计量仪表故障特征,将故障因果关系与故障特征作为基于LS-SVM的多分类器组的输入,通过自整定权值的决策模板法(SWDT)评判每个LS-SVM分类器的故障识别性能,将初始故障识别结果作为依据,为各LS-SVM分配决策权值,实现天然气流量计量仪表故障的自动识别。实验结果表明,该方法故障识别精度达到94%左右。
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关键词
故障树
天然气
流量计量仪表
故障识别
kcpa特征集成
多分类器
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Keywords
fault tree
natural gas
flow measuring instruments
fault identification
kcpa feature integration
multiple classifiers
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分类号
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TM76
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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