[发明专利]一种FastRVM污水处理在线故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种Fast RVM污水处理在线故障诊断方法，包括步骤：1)剔除掉污水数据中属性不完整的样本，将其归一化到[0,1]区间中，确定历史数据集和更新测试集；2)采用基于聚类的快速相关向量机方法对历史数据集的多数类数据压缩；3)根据虚拟少数类向上采样方法对历史数据集的少数类数据扩充；4)建立“一对一”的快速相关向量机多分类训练模型；5)从更新测试集中添加新样本到模型中进行测试，并更新历史数据集；6)回到步骤2)，重新处理不平衡的历史数据，训练模型，不断重复上述过程，直到在线测试数据完毕。本发明有效地降低了污水数据的不平衡性，提高了分类准确率，加快在线更新速度，对于实时诊断出运行故障，保证污水处理厂安全运行。

主权项

一种Fast RVM污水处理在线故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.剔除掉污水数据中属性不完整的样本，由于各输入变量量纲的不同，对其进行归一化处理，归一化到[0,1]区间中，并确定历史数据集xold和更新测试集xnew；S2.将历史数据中的多数类样本采用基于聚类的快速相关向量机方法进行压缩；S3.根据虚拟少数类向上采样的方法对历史数据中的少数类样本进行扩充；S4.将处理后的历史数据中所有类的样本数据重新组合构成新的历史训练集，并建立“一对一”的快速相关向量机多分类训练模型；S5.从更新测试集xnew中添加k个新样本到模型中进行测试，并保存分类测试结果，将其添加到历史数据集中，去掉历史数据集中前k个样本；S6.回到步骤S2，重新处理不平衡的历史数据，训练模型，不断重复上述过程，直到在线更新数据测试完毕，得到最终在线测试结果，从而实现对污水处理过程的在线运行状态的识别。