【摘 要】
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现代工业过程的规模不断扩大和复杂程度日益提高,系统故障类型种类多,多元化,因此,对设备的运行状态进行准确、有效地故障检测和故障诊断是十分必要的。为了提高故障诊断算法的性能,本文提出基于经验模态分解(EMD)-及时学习(JITL)-改进万有引力搜索算法(IGSA)-递推最小二乘支持向量机(RLSSVM)的工业过程故障诊断算法。目前所采用的工业过程故障诊断算法主要是基于数据驱动的故障诊断算法,而从工业
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现代工业过程的规模不断扩大和复杂程度日益提高,系统故障类型种类多,多元化,因此,对设备的运行状态进行准确、有效地故障检测和故障诊断是十分必要的。为了提高故障诊断算法的性能,本文提出基于经验模态分解(EMD)-及时学习(JITL)-改进万有引力搜索算法(IGSA)-递推最小二乘支持向量机(RLSSVM)的工业过程故障诊断算法。目前所采用的工业过程故障诊断算法主要是基于数据驱动的故障诊断算法,而从工业过程中采集的数据往往会因为外界工况或其设备本身等的影响含有噪声。因此,要对采集的数据进行去噪处理。传统的
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