基于支持向量机的化工过程故障诊断

被引：7

作者：

陈剑雪

侍洪波

机构：

[1] 上海工程技术大学电子电气工程学院

[2] 华东理工大学自动化研究所上海

[3] 上海

来源：

基金：

上海市自然科学基金;

关键词：

故障诊断; 连续搅拌釜式反应器; 支持向量机; BP神经网络; 小波网络;

D O I：

10.14135/j.cnki.1006-3080.2004.03.018

中图分类号：

TP277 [监视、报警、故障诊断系统];

学科分类号：

0804 ; 080401 ; 080402 ;

摘要：

引入了基于统计学习理论的支持向量机技术,以连续搅拌釜式反应器——CSTR模型为例,研究了非线性化工复杂反应过程的故障诊断问题。实验结果表明,支持向量机方法与传统故障诊断方法相比,具有更好的精度、速度以及适应性。

引用

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