Fault Detection and Diagnosis in Process Data Using Support Vector Machines
المؤلفون المشاركون
Wu, Fang
Yin, Shen
Karimi, Hamid Reza
المصدر
Journal of Applied Mathematics
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-03-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
For the complex industrial process, it has become increasingly challenging to effectively diagnose complicated faults.
In this paper, a combined measure of the original Support Vector Machine (SVM) and Principal Component Analysis (PCA) is provided to carry out the fault classification, and compare its result with what is based on SVM-RFE (Recursive Feature Elimination) method.
RFE is used for feature extraction, and PCA is utilized to project the original data onto a lower dimensional space.
PCA T2, SPE statistics, and original SVM are proposed to detect the faults.
Some common faults of the Tennessee Eastman Process (TEP) are analyzed in terms of the practical system and reflections of the dataset.
PCA-SVM and SVM-RFE can effectively detect and diagnose these common faults.
In RFE algorithm, all variables are decreasingly ordered according to their contributions.
The classification accuracy rate is improved by choosing a reasonable number of features.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wu, Fang& Yin, Shen& Karimi, Hamid Reza. 2014. Fault Detection and Diagnosis in Process Data Using Support Vector Machines. Journal of Applied Mathematics،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-494283
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wu, Fang…[et al.]. Fault Detection and Diagnosis in Process Data Using Support Vector Machines. Journal of Applied Mathematics No. 2014 (2014), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-494283
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wu, Fang& Yin, Shen& Karimi, Hamid Reza. Fault Detection and Diagnosis in Process Data Using Support Vector Machines. Journal of Applied Mathematics. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-494283
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-494283
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر