基于SVM和Kalman预测的非线性系统故障预报

• 作者: 曹玉苹 田学民
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性系统 故障预报 Kalman预测 支持向量机
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 477-480
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0920.2009.03.031

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.