基于支持向量机的造纸废水处理过程故障诊断

• 作者: 刘鸿斌 宋留 李祥宇 杨冲 赵小燕
• 来源期刊: 中国造纸学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 故障检测 故障诊断 主成分分析 马氏距离判别分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 55-60
• 页数: 6页
• 分类号: TS7|X793
• 字数: 4062字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11981/j.issn.1000-6842.2018.03.55

摘要

故障检测和故障诊断是工业过程监控的主要内容.针对造纸废水处理过程的多变量、非线性、大时变等特点,本课题首先采用主成分分析(PCA)对故障进行检测,然后分别采用马氏距离判别分析和支持向量机(SVM)对偏移、漂移和精度下降3种故障类型进行故障诊断.计算结果表明,基于主成分分析的故障检测率达97.50％;基于支持向量机故障诊断方法的故障分离能力为90.00％,而基于马氏距离判别分析方法的故障分离能力为73.75％.相比基于马氏距离判别分析的故障诊断方法,基于支持向量机的故障诊断方法更适合于非线性时变的造纸废水处理过程.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李祥宇	南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室	3	12	2.0	3.0
2	杨冲	南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室	6	22	3.0	4.0
3	宋留	南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室	6	15	2.0	3.0
4	赵小燕	南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室	3	28	3.0	3.0