基于PCA-SVM集成阀门故障诊断方法研究

简介

提出了一种基于主元分析和支持向量多分类器的故障诊断方法。该方法首先对工业故障数据进行主元分析提取数据集特征并降低数据维数，再把故障特征数据通过支持向量多分类器进行模式分类，最后通过特征分类诊断故障。在DAMADICS阀门模型上进行了仿真，并利用Lublin Sugar Factory工业故障数据进行了验证。仿真结果表明该方法可以快速准确地检测与诊断故障。