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针对实际化工生产过程中故障数据缺乏,采用适合小样本问题的支持向量机（SVM）对化工过程稳态故障进行诊断。为了保证在线故障诊断的实时性,消除高维监控数据以及系统噪声对故障诊断的干扰,提出了一种新的基于二进制量子粒子群优化（BQPSO）算法和SVM的故障特征选择方法。仿真实验表明：BQPSO算法具有良好的全局搜索能力,能够快速、准确地搜索到故障特征变量;而基于特征选择的SVM故障诊断方法能可靠地实现对复杂化工过程的在线故障诊断。