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改进加权支持向量机的研究及在故障诊断中的应用

曾辉  
【摘要】: 化工行业的生产具有高度的连续性,确保生产过程的稳定性和安全性是一件十分重要的问题,这方面已引起了越来越多的注意。随着现代计算机监控系统的大量应用,化工企业积累了海量的生产过程中的过程变量和控制变量数据。 由于实际工程中的故障一般都是小样本数据,而目前一些常用的故障诊断方法都是以大样本数据为基础的。如何充分利用这些小样本情况下的数据进行化工过程的故障诊断成为当前的一个研究热点。本文根据化工反应过程的特点以一个实验仿真化工过程:田纳西-依斯曼化工过程(TEP过程)为研究对象,使用主成分分析、独立成分分析理论与基于加权支持向量机分类算法相结合的智能信息处理技术,实现对化工过程的故障诊断。 为有效解决故障诊断中的小样本故障识别问题,针对由于规模差异的训练数据量使支持向量机分类结果偏向大样本的问题,本文提出了以加权C-SVM分类算法进行小样本的故障识别方法,该方法给不同类别引入加权系数,并以增量方式实现,较有效地改善了C-SVM在小样本识别上的缺陷,并鉴于实际工程的情况,实现了多故障的智能分类。对该方法进行了分类仿真试验,验证了该方法在分类预测精度方面的有效性。 最后,针对TEP过程的特点,分别以主成分分析与独立成分分析为预处理手段,使用加权支持向量机故障诊断系统对TEP过程进行故障诊断,提高了故障诊断的速度,取得了良好的故障诊断效果。


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