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基于时间序列暂态估计的CSTR故障预报

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针对釜式反应器等实际系统建模困难、试验困难且代价高昂的特点,设计了一种基于时间序列暂态估计算法的故障预报新方法.利用系统初始正常状态下的特性表征值作为训练样本,建立在线学习的一类最小二乘支持向量回归(LS-SVR)模型,通过LS-SVR回归输出值判断系统的暂态特征,实现快速故障预报.同时通过最小二乘拟合暂态特征的回归趋势,估计故障发生的大概时间.该方法无需故障系统的数学模型或故障先验知识,可在故障知识不完整情况下仅仅利用系统输出,同时实现学习和预报.计算量小,速度快,实时性强.以连续搅拌式反应釜为对象进行的仿真实验证明了方法的有效性。

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来源
《第19届中国过程控制会议》|2008年|286-291|共6页
会议地点北京
作者

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作者单位

中国自动化学会过程控制专业委员会;

北京化工大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类平稳过程与二阶矩过程;自动推理、机器学习;
关键词
暂态估计; 时间序列; 故障预报; 最小二乘支持向量机; 连续搅拌釜式反应器; 数学模型;

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基于时间序列暂态估计的CSTR故障预报

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