22、工业过程故障诊断中的机器学习方法

工业过程故障诊断中的机器学习方法

在工业过程故障诊断领域，机器学习方法发挥着重要作用。这些方法可分为预测性故障检测与诊断（FDD）方法和描述性FDD方法，下面将详细介绍相关内容。

1. 预测性FDD方法

预测性FDD方法存在一定误差，这些误差常源于不精确的知识和不准确的推理。不过，组合神经模糊结构已被证明比单一人工神经网络（ANN）具有更高的识别精度和更好的泛化能力。

1.1 支持向量机（SVM）

支持向量机是基于统计学习理论（SLT）的机器学习技术，最初被设计为二元分类器。其核心概念是通过最大化分离超平面与正负两类数据之间的间隔，最小化泛化误差的上界，从而找到最优超平面。在实际情况中，原始空间里的两类数据点往往无法用直线分开，这时可利用核函数将数据点映射到更高维的特征空间，进而找到能分离它们的超平面。

SVM基于结构风险最小化（SRM）原则，而ANN采用传统的经验风险最小化来最小化训练数据的估计误差。SVM的超平面通过求解约束优化问题得到，输出由最大化以下函数确定：
[
L(\alpha) = \sum_{i = 1}^{N} \alpha_i - \frac{1}{2} \sum_{i = 1}^{N} \sum_{j = 1}^{N} \alpha_i \alpha_j y_i y_j Z_i^T Z_j
]
约束条件为：
[
\alpha_i \geq 0, \forall i \quad \text{且} \quad \sum_{i = 1}^{n} \alpha_i y_i = 0
]
其中，$N$ 是数据点的数量，$\alpha$ 是从求解的优