SVDD在间歇过程监测中的应用研究

• 作者: 李元 耿志成 谢彦红
• 来源期刊: 计算机与应用化学
• 学科: 工学
• 关键词: 间歇过程 非高斯 非线性 过程监测 支持向量数据描述
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 页码范围: 1401-1405
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 字数: 3184字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11719/com.app.chem20131205

摘要

针对间歇生产过程中，采集的数据存在非高斯、非线性的特征，本文将支持向量数据描述（Support Vector Data Description， SVDD）的方法应用到间歇过程故障监测中。首先，将数据按照批次展开并进行标准化，再按照变量展开；然后，建立 SVDD模型，应用核函数求出模型半径 R；对新的待检测样本，先计算其与模型中心的距离，再与半径比较，判断它是否正常。因为SVDD可以利用核函数替代向量内积的计算，所以能够解决非高斯、非线性数据的检测问题。最后，在青霉素发酵过程监测的成功应用，验证了该方法的有效性、准确性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢彦红	沈阳化工大学数理系	57	111	6.0	8.0
2	李元	沈阳化工大学信息工程学院	122	550	12.0	18.0
3	耿志成	沈阳化工大学信息工程学院	3	5	1.0	2.0