面向复杂工业过程故障诊断的支持向量机新算法研究

复杂过程是指具有复杂对象、复杂环境、复杂工艺和复杂任务的工业生产过程，一旦发生故障，将造成人员和财产的巨大损失。对复杂过程故障进行智能诊断对于保证生产过程安全可靠地运行、保障人员生命和健康、保护环境、节能减排、实现基于预测的维修、提高企业的经济效益有着非常重大的意义，是国民经济和社会发展中迫切需要解决的关键问题。研究改进的支持向量机(SVM)新算法，将其应用于复杂工业过程故障在线智能诊断，必将极大提高故障诊断系统的性能。同时，支持向量机新算法的研究具有重要的学术价值。本项目将针对两个典型复杂工业过程故障的特点，研究故障信息特征提取方法、SVM决策新算法、分类不对称算法、改进的SVM多类分类问题新算法、适合复杂工业过程故障诊断的核函数、核函数参数优化、SVM在线快速诊断训练算法、开发基于SVM改进新算法的复杂工业过程故障诊断系统。