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一种基于子时段MPCA‑SVM的间歇过程故障诊断方法涉及基于模式识别的故障诊断领域。本发明首先对发酵过程的三维数据进行展开，并沿时间方向切片；其次利用MPCA对间歇过程进行时段粗划分和细化分；最后在每个子时段内建立MPCA监测模型和SVM诊断模型。在线故障诊断包括：对采集到的数据按照模型进行处理，计算其统计量并与控制限进行比较。若未超限，则生产正常运行；若超限，则将数据代入到相应时段的SVM诊断模型中进行故障诊断。本发明只填充发生故障时段的数据，减小了由于人为的填充过多的未知数据对SVM故障诊断的准确率带来的影响。同时，也减少建模的数量，从而解决了因频繁地更新模型而造成的诊断过程复杂的问题。
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Type： 发明授权
Patent No.： CN201610084062.4
Filing Date： 2016-02-06
Publication Date： 2018-03-16
Pub. No.： CN105629958B
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 授权 ; 许可
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