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题名基于WPA与WLS-SVM方法的化工过程故障诊断
被引量：1
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作者
许贺楠
添玉
肖娟
黄道
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机构
华东理工大学自动化研究中心
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2010年第S2期193-197,共5页
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基金
上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金项目资助(SHS08012)
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文摘
化工过程存在变量多,系统复杂,非线性等特点,这使得常规的故障诊断方法具有模型难以建立、参数难以调整、收敛速度慢、多故障无法正确识别等局限性。以标准化模型TE过程为实验平台,结合模型特点以及在故障诊断中的难点,采用小波包算法(WPA)滤除过程数据噪声,恢复原始信号,数据缩放统一数据量度,最小二乘支持向量机(WLS-SVM)为模型,K聚类方法确定权值系数,交叉验证来选择模型参数,提出了一系列具体的解决方案。通过仿真实验,验证了算法的有效性,以及在过程故障诊断中的可行性,并在最后提出了一些展望。
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关键词
故障诊断
TE过程
小波包分析
数据缩放
最小二乘加权支持向量机
K聚类
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Keywords
fault diagnosis
tennessee eastman process
wavelet packet analysis(WPA)
data scaling
weighted least squares support vector machine(WLS-SVM)
K-clustering
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分类号
TQ021.8
[化学工程]
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