稀疏性SVDD方法在故障检测中的应用研究

在支持向量数据描述(SVDD)方法的基础上,通过研究原始正常数据分布在高维映射空间内的稀疏特性,选取前k个高维分布边缘的数据点进行SVDD建模,用于解决SVDD方法处理大样本数据的缺陷,以及建模与过程监视时间长的问题.经过理论推导和仿真分析,验证了稀疏性SVDD建模方法可以有效地提高建模以及过程检测速度;对于大样本数据可以利用筛选后的小样本进行建模,解决了SVDD方法不能很好地处理大样本数据分类的问题;同时,此方法不影响故障检测的精度.在TE过程中的应用验证了该方法的有效性.