《基于CNN-SVM的TE化工过程故障诊断研究》.docx

《基于CNN-SVM的TE化工过程故障诊断研究》

一、引言

在当今的工业生产中，化工过程的安全性、稳定性和效率至关重要。由于各种复杂的工艺条件和多种潜在的故障模式，故障诊断成为提高生产效率和降低故障风险的关键。近年来，随着人工智能和机器学习技术的发展，基于数据的故障诊断方法越来越受到关注。本文将介绍一种基于CNN-SVM的TE（田纳西-伊斯特曼）化工过程故障诊断方法，以实现对复杂工艺的准确和高效诊断。

二、研究背景及意义

在TE化工过程中，各种设备参数的实时监测对于发现潜在故障具有重要意义。传统的故障诊断方法通常依赖于专家的经验和知识，然而，对于复杂的工艺过程，这往往难以实现。因此，需要一种自