基于SVM和Kalman预测的非线性系统故障预报
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中国石油大学#华东$信息与控制工程学院 山东 东营 257061

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田学民

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tp273

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    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.

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引用本文

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

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  • 收稿日期:2008-01-25
  • 最后修改日期:2008-06-18
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  • 在线发布日期: 2009-03-20
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