[发明专利]基于高斯核函数的SVM算法的工艺流程故障诊断方法

摘要

本发明涉及一种基于高斯核函数的SVM算法的工艺流程故障诊断方法，首先获取原始数据，原始数据为测试样本在工艺流程各部分对应的特征值，工艺流程共n部分，各个测试样本的特征值为X1、X2...Xi...Xn，对应的权值为w1、w2...wi...wn；然后提取线性可分的测试样本，并利用SVM算法进行初步分类，当时，将特征向量为X(j)的测试样本分为第一类，即无故障；反之，则将特征向量为X(j)的测试样本分为第二类，即有故障；最后提取非线性可分的测试样本，并建立高斯核函数模型后利用SVM算法进行分类，当w*1f1+w*2f2...w*sfs...+w*mfm+b*＝0时，将特征向量为X(r)的测试样本分为第一类，即无故障；反之，则将特征向量为X(r)的测试样本分为第二类，即有故障。本发明利用SVM和高斯核函数保证了故障识别的效率与质量。