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基于改进KFDA和RW ν-SVM的化工生产系统故障快速诊断 被引量:3
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作者 王斌 施祖建 匡蕾 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第8期84-89,共6页
为提高复杂化工生产系统在线故障诊断的效率和准确率,将改进核费舍尔主元分析法(KFDA)和鲁棒损失小波ν-支持向量机法(RWν-SVM)结合。首先,利用近邻边界法对KFDA进行监督降维,快速辨识和提取化工过程影响因素的核主元。然后,将核主元... 为提高复杂化工生产系统在线故障诊断的效率和准确率,将改进核费舍尔主元分析法(KFDA)和鲁棒损失小波ν-支持向量机法(RWν-SVM)结合。首先,利用近邻边界法对KFDA进行监督降维,快速辨识和提取化工过程影响因素的核主元。然后,将核主元作为诊断和分类RWν-SVM的输入参数,并优化回归决策函数表达式,使诊断过程更加快速,分类更加准确。最后,设计一个基于改进KFDA和RWν-SVM算法,并以经典的田纳西-伊士曼化工过程(TEP)为实例进行计算。结果表明:用改进的算法,能快速诊断和分类化工生产系统中的故障,且在计算效率和正确率方面均优于普通方法,故障诊断结果能够反映化工过程的实际情况。 展开更多
关键词 化工过程 快速故障诊断 费舍尔分析法(kfda) 支持向量机(SVM) 分类算
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