基于支持向量机的化工过程故障诊断方法

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1、华东理工大学硕士学位论文第工页基于支持向量机的化工过程故障诊断方法摘要现代化学工业生产的安全性、稳定性和可靠性问题越来越重要，迫切需要建立性能良好的故障检测和诊断系统。本文正是基于上述问题，针对化工过程的具体特点，将支持向量机应用于化工过程故障检测和诊断，并进行了深入的研究。主要工作概括如下:首先，在综合大量文献的基础上，对化工过程的各种故障检测和诊断方法进行了综合比较。其次，讨论了统计学习理论和支持向量机的基本思想，对比了目前提出的几种快速训练算法，并深入研究了s的原理;同时对于故障多值分类的需要，引入多值分类学习器架构，解决了如何从朴素的二值分类支持向量机推广到能实际应用

2、的多值分类支持向量机的问题。最后，以常见的化工流量过程作为线性反应机理模型的代表，以较为复杂的连续搅拌式反应釜(CSTR)作为非线性反应机理模型的代表，对支持向量机的应用效果进行了仿真研究，仿真结果表明支持向量机相对于传统的化工过程故障检测及诊断方法而言具有更好的精度、速度以及适应性。关键词:故障诊断支持向量机序列最小优化侧写广第II页华东理工大学硕士学位论文FAULTDIAGNOSISMETHODFORCHEMICALPROCESSBASEDONSVMABSTRACTSecurity,stability,reliabilityinmodernchemicalindustry

3、becomemoreandmoreimportant,whichleadstothehighdemandofprocessfaultdetectionanddiagnosissystemwithexcellentperformance.Consideringsuchproblemsandinaccordancewithspecificfeatureofchemicalprocess,thispapergivesathoroughanddeepresearchonfaultdetectionanddiagnosismethodsbasedonSVM.Completedworki

4、ssummarizedasfollowing:Areviewonthemethodsoffaultdetectionanddiagnosisispresented,andacomprehensivecontrastondiferentmethodsoffaultdetectionanddiagnosisismade.WiththeintroductionofbothSLTandSVM,analysisofpresentrapidSVMtrainingalgorithmsisgiven.AcomprehensiveanalysisofSMOismadefollowedbypra

5、cticalprogramimplementation.Meanwhile,consideringthedemandofmulti-categoryclassificationoffaultdiagnosis,alearningarchitecturenamedDDAGisintroducedhere.Thenthemulti-classSVMcanbeconcludedfromnaivetwo-classSVM,soastoensuretheapplianceofSVMincomplicatechemicalprocessfaultdiagnosis.Inthesimula

6、tionserials,liquidprocessisselectedastheexampleoflinearreactionmodel,andCSTRisselectedastheexampleofnon-linearreactionmodel.AllsimulationresultsprovethatSVMhasabeterdiagnosisperformancethanthosetraditionalchemicalprocessfaultdetectionanddiagnosismethodssuchasBPNN,wavelet-net,etc.Keywords:fa

7、ultdiagnosissupportedvectormachineSMO作者声明我郑重声明:本人悟守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的结果。除文中明确注明和引用的内容外，本论文不包含任何他人己经发表或撰写过的内容。论文为本人亲自撰写，并对所写内容负责论文作者签名:陈全}雪2002年1月9日华东理工大学硕士学位论文第1页第1章绪论1.1故障检测与诊断的意义70年代初以来，随着计算机科学的发展，人们所建造的自动化装置的规模越来越大，投资也越来越高，如: