基于双层支持向量机的污水处理系统健康状态评估

为有效保障高速公路服务区污水处理系统的健康运行,结合污水处理系统的构成和系统运行特征,设计了一种用于评估污水处理系统健康状态的双层支持向量机(support vector machine, SVM)模型,并将健康状态分为健康、亚健康、故障和异常4个等级。首先,分析提升泵、进水泵、自吸泵等6个子系统的运行特征,使用随机函数和欠采样处理构建特征向量集。其次,采用SVM构建下层各子系统健康状态评估模型,并使用ThunderSVM算法来提高模型训练速度。再次,融合下层各子系统健康状态评估的结果,构建上层SVM系统评估模型,得到整个污水处理系统的健康状态。最后,依据青兰高速山西段服务区污水处理系统进行验证。结果表明,所提出的双层SVM模型相较树类模型和单层SVM模型不仅可评估整个污水处理系统的健康状态,还可评估各子系统的健康状态,且模型训练速度和判断精度均有提升。