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针对具有多模态、非线性特征的复杂分布数据的工业过程,提出一种基于局部相对概率密度(LRPD)的多核支持向量机(MKSVM)故障检测方法LRPD-MKSVM。首先,计算训练样本的局部概率密度矩阵并进行标准化处理,来消除数据的多模态特性;其次,运用标准化后的概率密度矩阵训练多核SVM模型,获得判别分类函数;之后,将测试数据的概率密度矩阵作为多核SVM模型的输入,对其进行分类;最后,将该方法应用于TE多模态工业过程,分别与基于单核的高斯核函数SVM(RBFSVM)、多项式核函数SVM(POLYSVM)分类方法 对比分析,结果表明:基于多核SVM方法的分类正确率明显优于单核SVM方法。 相似文献
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实际工业过程中有一些独立于其他变量的过程变量,为能够分别检测独立变量与相关变量,提出一种基于核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的相关和独立变量故障检测方法,记为KPCA-SVM.首先,应用基于互信息的变量划分策略,通过计算变量之间的互信息将过程变量划分为相关变量和独立变量.然后,在相关变量空间和独立变量空间分别建立KPCA和SVM模型对测试数据进行监测.与传统KPCA和SVM算法相比,KPCA-SVM方法结合了KPCA在检测相关变量和SVM方法在检测独立变量上的优势,提高了KPCA和SVM方法的故障检测性能.最后,将KPCA-SVM方法应用于田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman,TE)工业过程进行故障检测,并与KPCA、核熵成分分析(kernel entropy component analysis,KECA)和SVM方法进行比较.仿真结果表明,KPCA-SVM方法具有较好的检测效果,对于多种故障的检测效果有所提升,其中对于微小故障5的检... 相似文献
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现代工业产品的生产往往需要多个生产阶段,多阶段生产过程的故障检测成为一个重要问题。多阶段过程数据具有多中心、各工序数据结构不同等特征。针对多阶段过程数据的特征,提出了基于双近邻标准化和主元分析的故障检测方法(DLNS-PCA)。首先寻找样本的双层局部近邻集;其次使用双层局部近邻集的信息标准化样本,得到标准样本;最后在标准样本集上使用主元分析方法进行故障检测。双局部近邻标准化能够将各阶段数据的中心平移到同一点,并且调整各阶段数据的离散程度,使之近似相等,从而将多阶段过程数据融合为服从单一多元高斯分布的数据。进行了青霉素发酵过程故障检测实验,实验结果表明DLNS-PCA方法相对于PCA、KPCA、FDkNN等方法对多阶段过程故障具有更高的检测率。DLNS-PCA方法提高了多阶段过程故障检测能力。 相似文献
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首先对天然橡胶进行环氧化改性,进而利用环氧基团和硅羟基之间的反应制备具有多重羟基的改性天然橡胶。利用红外光谱法、核磁共振法、光学显微镜、拉伸试验和耐油实验等方法研究该材料的自修复性能和耐油性能。当反应pH值7,改性产物改性程度较高,且显示出优异的低温自修复性能。裂纹自然拼接后,在没有任何外界刺激条件下,室温自修复效率高达82.6%。在93#柴油中浸泡72h后,质量膨胀率仅为243.8%,仅为天然橡胶的四分之一。 相似文献
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随着社会的发展,时代的进步,近年来,我国各大省市都出现了大量的医院,但与此同时,随着国立医院和私立医院的增加,我国因使用医疗器械而所造成的能源的消耗也在逐年加大,给我国原本就不小的能源压力带来了很大的负担.因此,为了实现节能减排的"十二五"计划[1],医疗器械的节能设计理念在现阶段成为了我国科研人员的主要的研究方向.在医疗器械制造中加入节能设计成为了我国现阶段的发展目标,这个目标一旦实现,不仅能够提高我国的能源利用率,而且能在很大程度上缓解我国现阶段的能源危机. 相似文献
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