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多变量过程传感器故障检测的SVM方法
被引:3
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
彭红星
[
1
]
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
陈祥光
[
1
]
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
徐巍
[
1
]
张玮
论文数:
0
引用数:
0
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0
机构:
国家电网河南焦作电厂河南
北京理工大学化工与环境学院
张玮
[
2
]
机构
:
[1]
北京理工大学化工与环境学院
[2]
国家电网河南焦作电厂河南
来源
:
北京理工大学学报
|
2008年
/ 08期
关键词
:
传感器;
故障检测;
支持向量机;
多变量过程;
D O I
:
10.15918/j.tbit1001-0645.2008.08.022
中图分类号
:
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要
:
提出一种适用于具有纯滞后多变量过程的传感器故障检测方法.该方法结合支持向量机回归算法与数据驱动的信息融合技术,给出一种采用广义支持向量机观测器的传感器故障检测、分离和数据恢复系统的架构.每个关键传感器都配置一个由过程输入和除被监视传感器之外的过程输出共同驱动的观测器,对传感器实际输出与观测器输出进行了比较,并对数据的有效性进行了确认.多组分精馏塔系统实验表明,该方法能够对过程传感器故障进行检测,并且具有较好的鲁棒性.
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页码:727 / 731
页数:5
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[1]
关于统计学习理论与支持向量机
[J].
张学工
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张学工
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2000,
(01)
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[2]
传感器故障在线诊断和信号恢复的两级神经网络方法
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赵新民
.
北京理工大学学报,
1999,
(03)
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-109
[3]
(美)DaleE.Seborg,(美)ThomasF.Edgar,(美)DuncanA.Mellichamp著,王京春,王凌,金以慧等译.过程的动态特性与控制[M].北京:电子工业出版社,2006
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[1]
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北京理工大学学报,
1999,
(03)
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