华南理工大学学报(自然科学版)

作者：程洪超, 吴菁, 刘乙奇, 等

单位：华南理工大学 自动化科学与工程学院，广东 广州 510640

关键词：污水处理,故障诊断,相关向量机,可预测元分析,特征提取

基金：国家自然科学基金资助项目（61873096，61673181）；广州市科技计划项目（201804010256）

污水处理系统是一个复杂的非线性大系统，存在作业环境恶劣、控制目标复杂 等问题。这些问题导致污水厂故障频发，因此急需开发高效的监测技术。本研究提出了 一种新的故障监测技术，即预测元－相关向量机方法。该方法是将可预测元算法与相关 向量机进行有机结合。首先利用可预测元算法对在污水厂采集的数据进行特征提取，去 除重复特征和冗余信息。然后，利用处理后的数据训练相关向量机模型。为了验证所提 方法的优越性，将预测元－相关向量机与相关向量机（RVM）、主元分析－相关向量机 （PCA-RVM）和独立元分析－相关向量机（ICA-RVM）３种方法同时用于监测国际水协 会提供的污水仿真基准平台（BSM1）。实验表明本研究所提方法诊断精度高于３种基础 方法。

来源：2020年第3期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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