【摘 要】
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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.该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
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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.该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SMO算法的原理;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.
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