| 基于支持向量机的造纸废水处理过程故障诊断 |
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| 作者姓名： | 李祥宇 杨冲 宋留 赵小燕 刘鸿斌 |
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| 作者单位： | 1.南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室,江苏南京,210037,1.南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室,江苏南京,210037,1.南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室,江苏南京,210037,1.南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室,江苏南京,210037,1.南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室,江苏南京,210037;2.华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室,广东广州,510640;3.南京林业大学林业资源高效加工利用协同创新中心,江苏南京, 210037 |
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| 基金项目： | 制浆造纸工程国家重点实验室开放基金资助项目（201813,201610）;南京林业大学高层次人才科研启动基金（163105996）;江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室开放基金项目（201530）。 |
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| 摘 要： | 故障检测和故障诊断是工业过程监控的主要内容。针对造纸废水处理过程的多变量、非线性、大时变等特点,本课题首先采用主成分分析（PCA）对故障进行检测,然后分别采用马氏距离判别分析和支持向量机(SVM)对偏移、漂移和精度下降3种故障类型进行故障诊断。计算结果表明,基于主成分分析的故障检测率达97.50%;基于支持向量机故障诊断方法的故障分离能力为90.00%,而基于马氏距离判别分析方法的故障分离能力为73.75%。相比基于马氏距离判别分析的故障诊断方法,基于支持向量机的故障诊断方法更适合于非线性时变的造纸废水处理过程。
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| 关 键 词： | 故障检测 故障诊断 主成分分析 马氏距离判别分析 支持向量机 |
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