中国石油大学#华东$信息与控制工程学院 山东 东营 257061
田学民
tp273
针对Kalman预测在非线性系统故障预报中预测误差较大的问题,提出一种基于支持向量机预测新息的Kalman预测方法.根据未知非线性系统的典型变量分析子空间模型进行Kalman预测,采用支持向量机时间序列预测算法预测未来时刻的新息,利用新息进行Kalman单步和多步预报.在连续搅拌反应器上的仿真研究表明:所提出方法能准确地预测较长时间段内故障过程的劣化趋势,预知可能发生的故障,使操作人员有时间采取必要措施消除故障隐患.
曹玉苹;田学民.基于SVM和Kalman预测的非线性系统故障预报[J].控制与决策,2009,24(3):477-480