摘要：提出了基于小波变换主元分析和多支持向量机（wavelet transform PCA-Multiple support vector machines,WTPCA-MSVMs）的过程监控方法,该方法首先利用小波变换（wavelet transform,WT）对采样数据进行预处理,以有效抑制过程数据中所含的噪声和干扰信号;然后利用主元分析（principal component analysis,PCA）对预处理后的数据建立主元监控模型;考虑到实际工业过程故障数据的数量较少,而支持向量机（support vector Machine,SVM）在小样本学习方面具有良好的泛化能力的特性,最后提出了基于多支持向量机（multiple support vector machines,MSVMs）的故障诊断方法。对TE（tennessee eastman,TE）过程的监控应用表明了所提出方法的有效性。

关键词：过程监控 小波变换主元分析 多支持向量机 te过程 

单位：华南师范大学南海校区计算机工程系 佛山528225