摘要

针对传统统计学理论的局限性,提出一种基于支持向量机的矿浆管道堵塞信号识别方法。该方法可以有效地识别矿浆管道中压力信号、流量信号的异常,通过分析压力信号、流量信号的异常从而准确识别堵塞信号。对于矿浆管道堵塞发生的早期发现起到一个很好的预警效果。研究结果表明,该方法分类效果好,泛化能力强,在识别正确率上优于径向基核函数人工神经网络方法,为矿浆管道安全生产监测提供了可靠的理论支持。