一种基于压缩感知和DROS‑ELM的非线性过程工业故障预测及识别方法

摘要

本发明提供了一种高性能的非线性过程工业故障预测及识别方法，克服复杂工业系统非线性生产过程缺乏在线故障预测及识别的困难，将压缩感知和人工神经网络应用于工业领域，分别构建基于压缩感知特征提取和动态反馈OS‑ELM神经网络(DROS‑ELM)技术的故障预测识别模型，实现了故障预测，为企业保证安全生产，提高生产效率、节约生产成本提供技术支撑。