【摘 要】
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化工过程数据具有非线性、高维性和多变量等特点,因此在采用基于数据驱动的故障分类方法时有必要降低数据的维数,去除无关变量。数据可视化与降维方法相互配合,继而可以观察
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化工过程数据具有非线性、高维性和多变量等特点,因此在采用基于数据驱动的故障分类方法时有必要降低数据的维数,去除无关变量。数据可视化与降维方法相互配合,继而可以观察高维数据的特征。本文提出采用t-SNE算法先将非线性、高维度的化工过程数据降到低维空间并对其进行可视化分析,观察数据点在低维空间的分布情况以及类别信息,再利用网格优化支持向量机对其进行分类和识别,从而进行化工过程的故障诊断。采用TE过程对所提方法进行了应用,故障分类准确,表明了所提出方法的有效性。
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