【摘 要】
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针对釜式反应器等实际系统建模困难、试验困难且代价高昂的特点,设计了一种基于时间序列暂态估计算法的故障预报新方法.利用系统初始正常状态下的特性表征值作为训练样本,建立在线学习的一类最小二乘支持向量回归(LS-SVR)模型,通过LS-SVR回归输出值判断系统的暂态特征,实现快速故障预报.同时通过最小二乘拟合暂态特征的回归趋势,估计故障发生的大概时间.该方法无需故障系统的数学模型或故障先验知识,可在故障
【机 构】
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上海工程技术大学工程实训中心 上海 201620
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针对釜式反应器等实际系统建模困难、试验困难且代价高昂的特点,设计了一种基于时间序列暂态估计算法的故障预报新方法.利用系统初始正常状态下的特性表征值作为训练样本,建立在线学习的一类最小二乘支持向量回归(LS-SVR)模型,通过LS-SVR回归输出值判断系统的暂态特征,实现快速故障预报.同时通过最小二乘拟合暂态特征的回归趋势,估计故障发生的大概时间.该方法无需故障系统的数学模型或故障先验知识,可在故障知识不完整情况下仅仅利用系统输出,同时实现学习和预报.计算量小,速度快,实时性强.以连续搅拌式反应釜为对象进行的仿真实验证明了方法的有效性。
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