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高学金 (高学金.) (学者:高学金) | 薛攀娜 (薛攀娜.) | 齐咏生 (齐咏生.) | 王普 (王普.)

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摘要:

针对基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的间歇过程故障诊断准确率低的问题,结合间歇过程的时段特性,提出了一种基于子时段MPCA-SVM的间歇过程在线故障诊断方法。首先,利用多向主成分分析(Multi-way principal component analysis,MPCA)提取出间歇过程正常运行状态下的每个采样点的主成分,将相邻的且具有相同主成分个数的采样点归到同一粗划分时段内,再在每一个粗时段内利用相邻采样点的负载矩阵的角度信息作为相似性判据来细化分时段;其次,对每个时段建立MPCA在线过程监测模型,同时,利用MPCA提取每个时段内各个类型故障的特征,并用...

关键词:

多向主成分分析 支持向量机 故障诊断 过程监测 间歇过程

作者机构:

  • [ 1 ] 北京工业大学电子信息与控制工程学院
  • [ 2 ] 数字社区教育部工程研究中心
  • [ 3 ] 城市轨道交通北京实验室
  • [ 4 ] 计算机智能与智能系统北京市重点实验室
  • [ 5 ] 内蒙古工业大学电力学院

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来源 :

计算机与应用化学

年份: 2016

期: 04

卷: 33

页码: 465-471

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