基于SVM和Kalman预测的非线性系统故障预报

摘要：

针对Kalman预测在非线性系统故障预报中预测误差较大的问题.提出一种基于支持向量机预测新息的Kalman预测方法.根据未知非线性系统的典型变量分析子空间模型进行Kalman预测.采用支持向量机时间序列预测算法预测未来时刻的新息,利用新息进行Kalman单步和多步预报.在连续搅拌反应器上的仿真研究表明:所提出方法能准确地预测较长时间段内故障过程的劣化趋势,预知可能发生的故障,使操作人员有时间采取必要措施消除故障隐患.

关键词：非线性系统、故障预报、Kalman预测、支持向量机

所属期刊栏目：24

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2007AA04Z193;山东省自然科学基金Y2007G49

在线出版日期：2009-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：477-480