基于小波变换核主元分析和多支持向量机的过程监控

摘要：

针对过程工业数据中所含的噪声和干扰信号、过程工业的非线性及基于主元分析(Principal Component Analysis,PCA)的统计性能监控法由于不用过程机理模型的信息从而对故障诊断问题难以在理论上作系统分析的缺陷,提出基于小波变换核主元分析和多支持向量机的过程监控方法,该方法首先采用基于小波变换的收缩闲值去噪法对建模数据进行预处理,以有效抑制过程数据中所含的噪声和干扰信号,然后利用核主元分析来进行故障特征的提取,从而提高非线性统计过程监控的准确性;最后提出多支持向量机用来对故障的来源进行分类,以避免求解核主元空间到原始空间的逆映射.将该方法应用到对TE(Tennessee Eastman,TE)过程的监控,表明了所提出方法的有效性,为过程的监控和故障诊断提供了一个新的方法.

关键词：过程监控、小波变换、核主元分析、多支持向量机、TE过程

所属期刊栏目：32

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省自然科学基金项目9151063101000043;国家"八六三"高技术研究发展计划项目2009AA052203

在线出版日期：2012-02-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1348-1353