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基于PCA-SVDD的化工过程异常工况检测.docx

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基于PCA-SVDD的化工过程异常工况检测.docx

上传人:niuwk 2023/10/8 文件大小:10 KB

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文档介绍

文档介绍:该【基于PCA-SVDD的化工过程异常工况检测 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于PCA-SVDD的化工过程异常工况检测 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于PCA-SVDD的化工过程异常工况检测随着化工工业的快速发展,越来越多的化工过程变得复杂和高度自动化。然而,在这些高度自动化的化工过程中,工况异常可能会导致生产效率下降,安全事故发生以及生产成本的增加。因此,实时监测和检测化工过程中的异常工况,对提高生产效率和生产安全具有极其重要的意义。PCA-SVDD是一种常用的异常检测方法,其基本的思想是通过对数据进行降维,提高检测的效率,并且可以识别当前数据是否属于正常状态。具体地说,PCA-SVDD结合了PCA和支持向量数据描述(SVDD)两种算法的优点,将其提高到了一个新的高度。PCA可以实现数据的降维和特征的提取,而SVDD可以通过定义一个超球体,将异常数据集合在超球体内部,从而实现对异常数据的准确识别。在化工过程中应用PCA-SVDD算法进行异常检测,主要包括以下三个步骤。第一步,数据采集和处理。需要对化工过程数据进行采集和处理。化工过程数据种类繁多,可以包括传感器数据、控制器数据、操作员输入数据等。在数据采集的同时,需要进行数据清洗和预处理,去除数据中的噪声和异常值,保证数据的可靠性和准确性。第二步,PCA-SVDD模型训练。通过对采集的化工过程数据进行PCA降维和SVDD超球体建模,得到PCA-SVDD模型。在模型训练的过程中,需要选择合适的降维数量和超球体半径,以使得模型适应化工过程的特点,并且可以准确地识别异常工况。第三步,异常检测。PCA-SVDD模型训练完成后,可以将其应用于化工过程数据的实时异常检测。如果新的化工过程数据被判定为异常值,则需要立即报警并进行相应的处理,以防止工况异常导致生产事故的发生。在实际应用中,需要对PCA-SVDD算法进行一定的优化,以提高其异常检测的效率和准确性。例如,可以利用多核支持向量机(MK-SVDD)来进一步提高异常检测的准确性。此外,应该注重数据的时序性,并且需要进行相关性分析,以获得更准确和可靠的异常检测结果。总之,PCA-SVDD算法在化工过程异常工况的检测中具有广泛的应用前景。通过实时检测和预警,可以有效地避免化工过程中的异常情况发生,保证化工生产的安全和稳定。

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