基于改进蜜獾算法优化BiLSTM的化工过程故障诊断方法研究

为解决化工过程故障诊断中数据非线性强耦合、模型超参数敏感等问题，研究人员提出基于改进蜜獾算法(IHBA)优化双向长短期记忆网络(BiLSTM)的混合诊断方法，结合随机森林(RF)特征选择，在TE和CSTR案例中实现94.5%的准确率，为工业过程安全提供新范式。

　　

化工行业正加速向智能化转型，但复杂的生产环境导致设备故障频发，传统诊断方法如主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)难以处理高维非线性时序数据。尽管深度学习模型如卷积神经网络(CNN)展现出潜力，但其性能严重依赖超参数组合，且计算成本高昂。更棘手的是，化工数据往往具有强耦合特性，单一模型在多变工况下鲁棒性不足。这些挑战直接威胁着连续生产的稳定性和安全性，亟需开发兼顾精度与效率的智能诊断方案。

中国国家自然科学基金资助项目团队在《Process Safety and Environmental Protection》发表研究，创新性地将改进蜜獾算法(IHBA)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合，构建了IHBA-BiLSTM混合故障诊断框架。该研究通过三阶段技术路线实现突破：首先采用随机森林(RF)进行特征重要性筛选，降低数据维度；随后改进HBA算法的种群初始化、密度因子更新和开发阶段机制，提升全局搜索能力；最终利用IHBA优化BiLSTM的超参数组合，在田纳西-伊斯曼(TE)过程和连续搅拌釜反应器(CSTR)两个典型化工案例中进行验证。

关键技术方法

研究团队通过RF筛选TE过程的33维传感器数据关键特征，采用改进的立方混沌映射初始化HBA种群，引入动态权重系数增强开发阶段搜索能力。优化后的IHBA在23个基准测试函数中表现出比原始HBA高18.7%的收敛精度，将其用于确定BiLSTM的隐含层节点数(128个)、学习率(0.0032)等超参数，最终构建的混合模型在CSTR案例中对突变故障的诊断准确率达96.3%。

改进蜜獾算法

针对传统HBA易陷入局部最优的缺陷，研究提出三项改进：1)采用立方混沌映射替代随机初始化，种群多样性提升29.5%；2)设计非线性衰减密度因子，平衡全局/局部搜索；3)在开发阶段引入动态权重系数。测试显示IHBA在Rastrigin函数寻优中比灰狼优化器(GWO)快1.8倍收敛。

案例验证

在TE过程21类故障诊断中，IHBA-BiLSTM平均准确率(94.5%)显著高于未优化BiLSTM(86.2%)，对间歇性故障(IDV14)的检测灵敏度提升40%。CSTR案例进一步证实该方法对流量突变故障(Fault 3)的识别响应时间缩短至8秒。

结论与意义

该研究通过算法融合创新，实现了化工故障诊断精度与效率的双重突破。IHBA优化的BiLSTM模型能有效捕捉时序数据的双向依赖特征，RF预处理则缓解了数据耦合干扰。相比传统方法，混合框架在保持93%以上准确率的同时，将计算耗时降低37%，为工业过程安全监测提供了可解释、易部署的智能解决方案。这项成果不仅推动了故障诊断领域的方法学进步，更为智能工厂的预测性维护实践提供了重要技术支撑。