【摘 要】
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针对复杂化工生产过程数据多样性、高维性以及风险重复性的特点,结合网格搜索(GS)与K折交叉验证(K-CV)理论,提出一种基于线性判别分析(LDA)与支持向量机(SVM)相融合的故障诊
【机 构】
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西安交通大学化学工程与技术学院,西安交通大学动力工程多相流国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51876150,21736008)
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针对复杂化工生产过程数据多样性、高维性以及风险重复性的特点,结合网格搜索(GS)与K折交叉验证(K-CV)理论,提出一种基于线性判别分析(LDA)与支持向量机(SVM)相融合的故障诊断方法。首先利用LDA对正常工况和5类故障模式的混合运行数据进行矢量映射,压缩特征空间维度,抽取并重构故障特征信息。将预处理后的数据作为输入样本,利用GS与K-CV得到最佳SVM分类器,实现故障诊断。仿真结果表明,相对于单一SVM和PCA(主元分析)_SVM故障诊断模型,LDA与SVM融合故障诊断方法收敛速度快、诊断准确率高、
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