典型文献
基于MW-KECA与变量贡献SVDD的间歇过程故障检测系统
文献摘要：
针对间歇过程的非线性和时变性特点以及故障易误报的问题,提出了一种将移动窗-核熵成分分析(MW-KECA)故障监测与基于变量贡献的支持向量数据描述(SVDD)故障诊断集合而成的故障检测系统.MW-KECA方法构建局部模型能有效处理数据的时变性,同时保留KECA优秀的非线性处理能力.故障诊断中以各变量对CS统计量-向量间角度关系指标的贡献作为输入数据来构建SVDD分类器,相较于原始数据,故障贡献能够突出同类相似信息和异类差异信息.通过青霉素发酵仿真实验,验证了检测系统在监测准确性与故障识别率上都有良好效果,证明了该检测系统的有效性.
文献关键词：
故障监测;故障诊断;核熵成分分析;支持向量数据描述法;间歇过程
中图分类号：
作者姓名：
徐逸丰;杨海麟;孟繁松;王鑫
作者机构：
江南大学生物工程学院,江苏无锡214122
文献出处：
引用格式：
[1]徐逸丰;杨海麟;孟繁松;王鑫-.基于MW-KECA与变量贡献SVDD的间歇过程故障检测系统)[J].控制工程,2022(01):143-151
A类：
支持向量数据描述法
B类：
MW,KECA,变量贡献,SVDD,间歇过程,故障检测系统,时变性,误报,移动窗,核熵成分分析,故障监测,局部模型,处理能力,CS,统计量,系指,输入数据,分类器,原始数据,异类,青霉素发酵,故障识别率,良好效果
AB值：
0.301999
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