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基于WTPCA-MSVMs过程监控方法
被引量：
9
1
作者
肖应旺
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期558-564,共7页
提出了基于小波变换主元分析和多支持向量机(wavelet transform PCA-Multiple support vector machines,WTPCA-MSVMs)的过程监控方法,该方法首先利用小波变换(wavelet transform,WT)对采样数据进行预处理,以有效抑制过程数据中所含的噪...
提出了基于小波变换主元分析和多支持向量机(wavelet transform PCA-Multiple support vector machines,WTPCA-MSVMs)的过程监控方法,该方法首先利用小波变换(wavelet transform,WT)对采样数据进行预处理,以有效抑制过程数据中所含的噪声和干扰信号;然后利用主元分析(principal component analysis,PCA)对预处理后的数据建立主元监控模型;考虑到实际工业过程故障数据的数量较少,而支持向量机(support vector Machine,SVM)在小样本学习方面具有良好的泛化能力的特性,最后提出了基于多支持向量机(multiple support vector machines,MSVMs)的故障诊断方法。对TE(tennessee eastman,TE)过程的监控应用表明了所提出方法的有效性。
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关键词
过程监控
小波变换主元分析
多支持向量机
TE过程
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职称材料
题名
基于WTPCA-MSVMs过程监控方法
被引量：
9
1
作者
肖应旺
机构
华南师范大学南海校区计算机工程系
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期558-564,共7页
基金
科技部"863"项目(2009AA05Z203)
广东省自然科学基金(9151063101000043)资助
文摘
提出了基于小波变换主元分析和多支持向量机(wavelet transform PCA-Multiple support vector machines,WTPCA-MSVMs)的过程监控方法,该方法首先利用小波变换(wavelet transform,WT)对采样数据进行预处理,以有效抑制过程数据中所含的噪声和干扰信号;然后利用主元分析(principal component analysis,PCA)对预处理后的数据建立主元监控模型;考虑到实际工业过程故障数据的数量较少,而支持向量机(support vector Machine,SVM)在小样本学习方面具有良好的泛化能力的特性,最后提出了基于多支持向量机(multiple support vector machines,MSVMs)的故障诊断方法。对TE(tennessee eastman,TE)过程的监控应用表明了所提出方法的有效性。
关键词
过程监控
小波变换主元分析
多支持向量机
TE过程
Keywords
process monitoring
wavelet transform principal component analysis
multiple support vector machines
Tennessee Eastman process
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于WTPCA-MSVMs过程监控方法
肖应旺
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
9
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参考文献
引证文献
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