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污水處理存在著(zhù)強非線(xiàn)性和非穩態(tài)運行等特征,對其運行過(guò)程進(jìn)行在線(xiàn)故障診斷在減少污染和保障生產(chǎn)過(guò)程安全方面具有重大意義。針對污水處理過(guò)程運行狀態(tài)的不平衡分布造成故障診斷準確率下降的問(wèn)題,提出一種基于極限學(xué)習機(ELM)和AdaBoost.M2算法的在線(xiàn)故障診斷方法。該模型以ELM為弱分類(lèi)器,利用AdaBoost.M2將多個(gè)弱分類(lèi)器集成,實(shí)現了強分類(lèi)器。仿真結果表明,該模型在線(xiàn)故障診斷精度高,學(xué)習速度快,泛化性能好,相較于傳統故障診斷方法,綜合性能較為突出,較好的實(shí)現了污水處理的在線(xiàn)故障診斷。