聚類算法及其在污水處理工藝故障診斷中應用的研究.pdf

1、目前國內(nèi)城市污水處理廠故障診斷技術(shù)研究主要是采用基于知識的故障診斷專家系統(tǒng)，然而建立基于知識的系統(tǒng)的一個主要問題就是知識庫的構(gòu)建。知識庫的構(gòu)建主要依靠只為少數(shù)操作人員或?qū)＜宜莆盏慕?jīng)驗知識，存在知識獲取瓶頸的問題。聚類分析是一種無監(jiān)督分類技術(shù)，非常適合用于先驗知識少的數(shù)據(jù)的分析，論文采用聚類分析技術(shù)分析污水處理歷史數(shù)據(jù)，通過分析聚類結(jié)果，建立故障規(guī)則，作為城市污水處理故障診斷系統(tǒng)知識庫的補充。 論文的主要研究內(nèi)容及結(jié)果結(jié)論如下：

2、 ①通過分析聚類分析技術(shù)和遺傳算法理論，探討了遺傳算法常用的編碼方式、遺傳算予以及控制參數(shù)的選擇方法。 ②通過對遺傳算法與K-means算法相結(jié)合的混合聚類算法的研究，提出了用基于改進遺傳算法的聚類算法來提高收斂速度并改善分類效果。 ③為了在聚類數(shù)不明確的情況下實現(xiàn)聚類分析，提出了一種基于最近鄰聚類和遺傳算法的兩階段聚類分析算法。論文將兩階段聚類算法在多個數(shù)據(jù)集上進行聚類，并對實驗結(jié)果進行了分析，實驗結(jié)果表明算法

3、有效地進行了數(shù)據(jù)集的聚類。在前面的基礎上，提出了基于最近鄰聚類的兩階段聚類框架，即可用于劃分聚類又可用于層次聚類。 ④使用基于最近鄰聚類算法和遺傳優(yōu)化算法的異常檢測算法對污水處理歷史數(shù)據(jù)進行了聚類分析，使用基于距離和的異常度量因子，可以方便地篩選出樣本集中最為異常的樣本。結(jié)合專家的解釋，對這些異常樣本進行了分析。最后對污水處理中的故障規(guī)則的建立作了初步探討。 研究結(jié)果表明基于遺傳算法的聚類算法能夠有效地進行聚類。將基于遺