【摘 要】
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针对实际生产过程中数据大多不服从高斯分布以及故障样本少的特点,提出了基于ICA-SVM的故障诊断方法.通过ICA建立在线过程监测模型,利用SVM训练多种故障分类器.对于监测到的故障,经过故障分类器进行进一步故障确认及故障识别,不但有效地降低了误报率,而且可以精确诊断故障原因.以3水箱系统为例进行实验研究,取得了很好的效果.
【机 构】
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东北大学,信息科学与工程学院,沈阳,110004
【出 处】
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中国自动化学会,中国航空学会,中国系统仿真学会,中国人工智能学会
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针对实际生产过程中数据大多不服从高斯分布以及故障样本少的特点,提出了基于ICA-SVM的故障诊断方法.通过ICA建立在线过程监测模型,利用SVM训练多种故障分类器.对于监测到的故障,经过故障分类器进行进一步故障确认及故障识别,不但有效地降低了误报率,而且可以精确诊断故障原因.以3水箱系统为例进行实验研究,取得了很好的效果.
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