【摘 要】
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针对反渗透脱盐水系统中的反渗透膜故障问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的故障诊断方法。为了解决SVM的参数优化问题,采用一种基于改进的混沌粒子群优化算法的支持向量机
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针对反渗透脱盐水系统中的反渗透膜故障问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的故障诊断方法。为了解决SVM的参数优化问题,采用一种基于改进的混沌粒子群优化算法的支持向量机参数选择方法。将混沌理论引入粒子群优化算法中,提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,有效地提高了粒子群算法的收敛速度和精度,得到了优化的SVM模型。并将此模型应用于反渗透脱盐水系统的故障诊断中。仿真结果表明,改进的SVM分类器能有效地诊断出反渗透膜故障,并且取得了较高的准确率和诊断效率。
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