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摘要:
在污水生化处理过程中,存在着多变量耦合、强非线性、参数时变、大滞后等特点,面对这些特点,传感器故障频发,从而导致生化过程无法得到有效优化和诊断。为此,本文在结合动态数据特性的基础上提出了一种基于变分贝叶斯混合因子的动态故障诊断方法,同时,利用混合因子的在线调整实现了诊断模型的半自适应化。该方法能够捕捉到污水处理过程的强非线性和动态性,从而可有效降低故障诊断的误报率和漏报率。通过在国际水协会的BSM1模型上的模拟研究,充分表明所提出的策略可以显著提高故障诊断能力,精确地检测传感器的突变和漂移故障,甚至定位故障所发生的根本原因。
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文献信息
篇名 面向污水处理的动态变分贝叶斯混合因子故障诊断
来源期刊 控制理论与应用 学科 工学
关键词 故障诊断 污水处理 变分贝叶斯学习 混合因子 半自适应
年,卷(期) 2016,(11) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 1519-1526
页数 8页 分类号 TP273
字数 8477字 语种 中文
DOI 10.7641/CTA.2016.50618
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘乙奇 华南理工大学自动化科学与工程学院 17 96 5.0 9.0
2 黄道平 华南理工大学自动化科学与工程学院 115 944 15.0 24.0
3 肖红军 佛山科学技术学院自动化学院 21 59 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
故障诊断
污水处理
变分贝叶斯学习
混合因子
半自适应
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
出版文献量(篇)
4979
总下载数(次)
16
总被引数(次)
72515
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