基于聚类支持向量机的船用污水处理装置故障诊断

【摘要】：针对船用污水处理装置状态监测与故障诊断问题,提出了一种聚类支持向量机的故障诊断算法模型。该算法模型首先采用神经网络聚类算法将设备监测状态样本空间聚类分析出正常与异常子空间,再对异常子空间构造多分类支持向量机对故障进行诊断识别。该算法模型避免了盲目故障分类,提高了分类性能。通过对某船用污水处理装置实测样本的训练和检验表明,该算法具有较好的泛化性和推广能力。 【作者单位】： 重庆工商大学计算机科学与信息工程学院;重庆大学自动化学院;
【关键词】： 支持向量机 故障诊断 聚类 分类
【基金】：教育部工程研究中心重大项目(07011301) 重庆市教委资助项目(070707)
【分类号】：U672
【正文快照】： 0引言船用污水处理装置是用于船舶生活污水处理的大型机电环保处理设备,其运行状态直接关系到对污染源处理的可用性和有效性,是防止航道污染和持续改善航道环境的重要环保设施。准确、有效的状态监测和故障诊断,对设备运行保障和快速抢修具有十分重要的现实意义。在实际应用中

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