检索结果-内蒙古大学图书馆

Fault detection and classification in chemical processes using NMFSC and structural SVMs

CANADIAN JOURNAL OF CHEMICAL ENGINEERING 2014年第6期92卷 1016-1023页

作者： Peng, Yi Chen, Xiaogang Ye, Qixiang Jiao, Jianbin Univ Chinese Acad Sci Sch Elect Elect & Commun Engn Beijing 100049 Peoples R China

We propose a novel fault detection and classification approach via non-negative matrix factorisation with sparseness constraints (NMFSC) and Structural Support Vector Machines (Structural SVMs). The NMFSC method can not only reduce data dimension, but also better describe the local feature of the process because of non-negative and sparseness constraints. The function of Structural SVMs is to identify multiple kinds of faults using only one uniform discriminative model instead of multiple ones. Tennessee Eastman Process (TEP), a benchmark chemical engineering problem, is used to generate datasets to evaluate the performance of the proposed approach. The results from the experiment show the superiority of the new method compared with the state-of-the-art approaches.

关键词： structural support vector machines non-negative matrix factorisation with sparseness constraints fault detection and classification chemical processes

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