Abstract-fel diagnos av en aluminiumelektrolyscell har länge varit en utmanande industriell fråga på grund av dess inneboende svårighet att extrahera meningsfulla funktioner från många icke-linjära och högt kopplade parametrar. För att lösa detta problem presenterar detta papper optimerad relativ transformationsmatris (RTM) med hjälp av bakteriell födoämnesalgoritm (BFA-ORTM). I synnerhet införs operatören av relativ omvandling för att ändra de ursprungliga variablerna i den rumsliga fördelningen och eigenvärdet av kovariansmatrisen i funktionsutrymmet. Därefter, optimering objektiv funktion på det omfattande indexet  och den fyrkantiga förutsägelsefel (SPE), och Hotellings T-kvadrat (T 2 ) statistik upprättas. Dessutom används bakteriella födoämnesalgoritm för att erhålla den optimerade operatören för att underlätta extraktion av de representativa huvudkomponenterna. Jämfört med traditionella metoder, BFA-ORTM inte bara övervinna nackdelen av att förlora funktionen efter normalisering av icke-linjära variabler, men också förbättrar noggrannheten av feldiagnos. Omfattande experimentella resultat på real-world aluminium elektrolytisk produktion process validerade vår föreslagna metods effektivitet. Index Terms-Aluminum elektrolytisk produktion, bakteriell födoämnesalgoritm, feldetektering, kärnhuvudkomponentanalys, relativ omvandling.
För att lösa problemet med feldiagnos fanns i aluminium elektrolytisk cell, Yi et al. presenterade en optimerad relativ omvandlingsmatris med hjälp av BFA REF.
Optimized Relative Transformation Matrix Using Bacterial Foraging Algorithm for Process Fault Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Industrial Electronics', 'journal': 'IEEE Transactions on Industrial Electronics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}