CBFS-SVM故障诊断方法在污水处理中的应用

"CBFS-SVM及其在故障诊断中的应用.pdf" 本文主要探讨了一种结合属性相关性分析（Correlation Based Factor Selection, CBFS）和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的新颖故障诊断方法。该方法应用于污水处理过程的故障诊断，通过减少冗余信息和降低数据维度来提高诊断效率和精度。 首先，CBFS是一种基于属性相关性分析的数据预处理技术。在故障诊断过程中，CBFS方法用于识别和去除过程特征变量间的冗余信息。通过对过程特征变量进行分析，可以找出那些对故障诊断贡献较小或重复的变量，并将它们剔除，从而降低数据的复杂性，减少计算负担。这一步骤有助于提升后续分类器的性能，因为更简洁的数据集通常能带来更好的模型拟合效果。 接着，利用SVM的分类能力。SVM是一种监督学习模型，以其强大的泛化性能而知名。在故障诊断中，SVM可以构建一个能够区分正常状态与故障状态的决策边界。通过解决二次规划问题，SVM寻找最优的支持向量（即距离决策边界最近的样本点），这些支持向量对于构建分类边界至关重要。SVM的高精度和对小样本数据的适应性使其成为故障诊断的理想选择。 在实际应用中，针对污水处理过程的故障诊断实验验证了该方法的有效性。实验结果表明，结合CBFS和SVM的方法不仅能准确地检测到故障，而且响应速度快，能实时反馈系统的运行状态。这为污水处理系统的稳定运行和故障预防提供了有力的工具。 关键词：污水处理、故障诊断、特征提取、属性相关性分析、支持向量机 该研究受国家自然科学基金项目（项目编号60774032）的支持，旨在研究污水生化处理系统的建模与节能优化控制。基金申请人罗飞，以及华南理工大学的研究团队成员余仁辉、罗飞和许玉格共同参与了这项工作，他们的研究为工业过程的故障诊断提供了一种新的思路和实用方法。