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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
1
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。
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关键词
化工过程
快速故障诊断
核
费舍尔
主
元
分析法
(
kfda
)
支持向量机(SVM)
分类算
法
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职称材料
题名
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
1
作者
王斌
施祖建
匡蕾
机构
江苏省安全生产科学研究院化工安全与信息研究所
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第8期84-89,共6页
基金
江苏省科技基础设施建设计划项目(BM2012067)
文摘
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。
关键词
化工过程
快速故障诊断
核
费舍尔
主
元
分析法
(
kfda
)
支持向量机(SVM)
分类算
法
Keywords
chemical process
fast fault diagnosis
kernel Fisher diseriminant analysis (
kfda
)
support vector machine (SVM)
classification algorithm
分类号
X937 [环境科学与工程—安全科学]
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作者
出处
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被引量
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1
基于改进KFDA和RW ν-SVM的化工生产系统故障快速诊断
王斌
施祖建
匡蕾
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013
3
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