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哈爾濱理工大學(xué)
題名：基于ICA-SVM的啤酒發(fā)酵過(guò)程故障檢測(cè)方法研究
作者：劉廣柱
出版年：2017
卷期:03
頁(yè)碼:
分類:總論
內(nèi)容摘要:過(guò)程監(jiān)控在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中扮演著十分重要的角色過(guò)程監(jiān)控的效果好壞直接影響工業(yè)的生產(chǎn)效率。統(tǒng)計(jì)過(guò)程監(jiān)控是以多元統(tǒng)計(jì)為基礎(chǔ)的一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法通過(guò)對(duì)過(guò)程進(jìn)行監(jiān)控并對(duì)監(jiān)控到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以獲得正常工況下的情形也可以檢測(cè)和診斷監(jiān)控過(guò)程中出現(xiàn)的異常情況根據(jù)異常情況作出相應(yīng)的處理以保證整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行、保證了生產(chǎn)效率。本文結(jié)合典型的間歇性化工生產(chǎn)過(guò)程即啤酒發(fā)酵過(guò)程為研究對(duì)象由于ICA不能準(zhǔn)確的對(duì)故障進(jìn)行隔離所以將ICA單獨(dú)應(yīng)用到啤酒發(fā)酵過(guò)程不能夠精確的診斷出故障產(chǎn)生的具體原因。而SVM分類器能夠?qū)收线M(jìn)行分離但是容易造成錯(cuò)分問(wèn)題鑒于此本文提出了一種ICA-SVM集成的故障診斷方法并將其應(yīng)用到啤酒發(fā)酵過(guò)程中。主要工作為:1.首先介紹啤酒發(fā)酵過(guò)程需要監(jiān)測(cè)的變量和故障診斷的需要并引進(jìn)了ICA-SVM模型。2.對(duì)獨(dú)立成分分析算法以及估計(jì)原理進(jìn)行介紹并討論了單獨(dú)使用ICA的缺點(diǎn)發(fā)現(xiàn)ICA難以準(zhǔn)確的進(jìn)行故障隔離。而SVM能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行分類故引入了SVM介紹了SVM的優(yōu)缺點(diǎn)。3.由于單獨(dú)使用SVM容易造成錯(cuò)分的問(wèn)題本章提出一種ICA-SVM集成算法選擇過(guò)去幾年的故障樣本與正常... 更多還原
