聚類算法及其在污水處理工藝故障診斷中應(yīng)用的研究.pdf

1、目前國(guó)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(shí)的故障診斷專家系統(tǒng)，然而建立基于知識(shí)的系統(tǒng)的一個(gè)主要問題就是知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建。知識(shí)庫(kù)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(yàn)知識(shí)，存在知識(shí)獲取瓶頸的問題。聚類分析是一種無(wú)監(jiān)督分類技術(shù)，非常適合用于先驗(yàn)知識(shí)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(shí)庫(kù)的補(bǔ)充。 論文的主要研究?jī)?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(duì)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(jìn)遺傳算法的聚類算法來(lái)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(shí)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(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行聚類，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明算法

3、有效地進(jìn)行了數(shù)據(jù)集的聚類。在前面的基礎(chǔ)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(cè)算法對(duì)污水處理歷史數(shù)據(jù)進(jìn)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(duì)這些異常樣本進(jìn)行了分析。最后對(duì)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(jìn)行聚類。將基于遺