用于过程故障诊断的自适应kernel学习网络分类器

来源 :化工学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zzhijian

【摘要】

：

提出一种统一的最小二乘kernel学习框架,将自适应kernel学习（AKL）网络辨识器推广为分类器,用于化工过程的故障诊断.推导了AKL分类器在向后缩减和向前增长两种情况下的递推算法,

【作者】

：

王海清蒋宁

【机构】

：

浙江大学工业控制技术国家重点实验室,浙江工业大学化工机械设计研究所

【出处】

：

化工学报

【发表日期】

：

2007年9期

【关键词】

：

过程诊断模式分类器统计学习理论 process diagnosis pattern classifier statistical learning th

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提出一种统一的最小二乘kernel学习框架,将自适应kernel学习（AKL）网络辨识器推广为分类器,用于化工过程的故障诊断.推导了AKL分类器在向后缩减和向前增长两种情况下的递推算法,实现了对记忆样本长度的控制.该分类器无需利用历史故障数据,即可进行在线学习并建立过程诊断模型.通过对Tennessee Eastman（TE）过程的5种典型故障的诊断分析,验证了该方法的有效性.

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