【摘 要】
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故障检测和故障诊断是工业过程监控的主要内容。针对造纸废水处理过程的多变量、非线性、大时变等特点，本课题首先采用主成分分析（PCA）对故障进行检测，然后分别采用马氏距离判别
【机 构】
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南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室,华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室,南京林业大学林业资源高效加工利用协同创新中心
【基金项目】
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制浆造纸工程国家重点实验室开放基金资助项目(201813,201610);南京林业大学高层次人才科研启动基金(163105996);江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室开放基金项目(201530)
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故障检测和故障诊断是工业过程监控的主要内容。针对造纸废水处理过程的多变量、非线性、大时变等特点，本课题首先采用主成分分析（PCA）对故障进行检测，然后分别采用马氏距离判别分析和支持向量机(SVM)对偏移、漂移和精度下降3种故障类型进行故障诊断。计算结果表明，基于主成分分析的故障检测率达97.50%；基于支持向量机故障诊断方法的故障分离能力为90.00%，而基于马氏距离判别分析方法的故障分离能力为73.75%。相比基于马氏距离判别分析的故障诊断方法，基于支持向量机的故障诊断方法更适合于非线性时变的造纸废水处
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