基于MDP-SVM的过程多类型故障诊断

摘要

针对工业过程多类型故障诊断率低的问题,提出一种边界判别投影(MDP)与支持向量机(SVM)相融合(MDP-SVM)的方法。边界判别投影常用于人脸识别领域,其可以将多类数据降维,获得不同类别清晰的边界。与主成分分析(PCA)和局部线性嵌入(LLE)算法相比,考虑了样本的局部结构和全局结构,避免了小样本问题。降维的数据通过SVM分类器进行类别判断,利用粒子群(PSO)算法得到最佳SVM分类器,实现故障诊断。仿真结果表明,相对于传统方法,所提方法故障识别准确率达到95.379%,而且可同时识别出多类故障。