【摘 要】
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针对间歇过程的非线性和动态性，给出了一种将动态核主元特征提取和单类支持向量机（BDKPCA-OCSVM）分类相结合的故障检测方法。利用核的方法提取过程的非线性特征，通过构建（ARMAEX）时
【机 构】
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中国石油大学华东信息与控制工程学院
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针对间歇过程的非线性和动态性，给出了一种将动态核主元特征提取和单类支持向量机（BDKPCA-OCSVM）分类相结合的故障检测方法。利用核的方法提取过程的非线性特征，通过构建（ARMAEX）时间序列模型提取过程的动态性特征。建立OCSVM统计模型，并构造统计量进行实时故障检测。在盘尼西林发酵系统上的仿真实验结果说明，该方法能够更有效地检测故障的发生。
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