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- 潘婷吴光斌钱磊常强龚大江胡通茂孙金品黎志涛汤婷婷吴明峰项稚涵谢文文吴洪学张忠静李鹏程
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- 2025年
- 加氢裂化生产装置处于多工况运行状态,而不同工况间切换存在过渡状态,操作员会根据装置所处状态进行相应的操作和调整。然而,装置所处的过渡状态难以识别,需要长期操作学习并积累经验。为此,提出了一种基于滑动窗决策树的加氢裂化装置过渡状态识别方法。加氢裂化装置工业数据经去噪、降维等预处理后,使用滑动窗口保留窗口内的数据局部动态时序特征,并建立特征矩阵,再利用精细决策树发掘复杂过程变量之间的关系,可视化地描述了决策树结构,体现其可解释的优势,最终实现加氢裂化装置过渡态的快速、准确识别。基于F1分数,对比了高斯朴素贝叶斯、精细高斯支持向量机、粗略树、中等树、精细树、可优化决策树对加氢裂化装置过渡态的综合识别性能,10次五折交叉验证后,基于精细树的F1分数均值可达0.9896,训练时间均值为3.028 s。
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