Fault Diagnosis of Industrial Process Based On KICA and LSSV

发布时间：2016-11-23 18:33

  本文关键词：基于健康评估和劣化趋势预测的水电机组故障诊断系统研究，由笔耕文化传播整理发布。

《第26届中国控制与决策会议论文集》2014年

Fault Diagnosis of Industrial Process Based On KICA and LSSVM

Xiaoya Zhang  Xiaodong Wang  Yugang Fan  Jiande Wu  

【摘要】：The paper combines kernel independent component analysis for establishing the fault detection model and the least squares support vector machine for establishing the fault diagnosis model to set up the industrial process monitor model as the growing difficult for the complex industrial process monitoring. It uses the data collected by the industrial process to extract the nonlinear independent component for establishing the detection model, and put the data into the model of LSSVM to identify the fault only when the fault occurs. Finally, using the data of TE process verifies the validity and practical of the method.

【作者单位】：Faculty of Information Engineering and Automation,Kunming University of Science and Technology Engineering Research Center for Mineral Pipeline Transportation of Yunnan
【基金】：supported by National Nature Science Foundation of China(No.51169007) Science & Research Program of Yunnan province(No.2011CI017&No.2011DA005&2012CA022&2013DH034)
【分类号】：TP277
【正文快照】：

1.IntroductionA large number of highly relevant variables are collectedand stored,and these data are influenced by the productionprocess,which impacts the quality of product and themechanical equipment,etc.The mathematical models offault diagnosis method

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