本文關鍵詞：基于健康評估和劣化趨勢預測的水電機組故障診斷系統研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《第26屆中國控制與決策會議論文集》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.

【作者單位】：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)
【分類號】：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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