基于SVDD的多时段间歇过程故障检测

支持向量数据描述(SVDD)不要求过程数据满足正态分布,已应用于间歇过程故障检测。现有的SVDD间歇过程故障检测方法采用聚类分析和模型识别划分间歇过程时段,多时段划分的准确性较低,制约了多时段间歇过程故障检测精度的提高。针对上述问题提出了一种基于SVDD的多时段间歇过程故障检测方法,利用SVDD的超球体半径值与支持向量个数的变化划分间歇过程的多时段,并建立了不同时段的SVDD故障检测模型,使用待检测样本点的球心距与对应时段的超球体半径之差检测过程故障,实现了多时段间歇过程的时段划分与过程故障检测。发酵过程仿真实验和实际生产实验结果表明,该方法能够准确地划分间歇过程的多时段,并且能够针对不同时段进行故障检测,具有较高的检测率。