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基于分块核主成分分析和支持向量机的故障检测
被引量：
13
1
作者
李锦冰
韩冰
+4 位作者
冯守渤
张佳冬
李宇
钟凯
韩敏
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期847-854,共8页
针对工业系统监测数据为非线性,且难以辨识复杂工作过程中故障位置的问题,提出一种基于分块核主成分分析(BKPCA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的集成故障检测方法.首先对系统监测变量进行分块,使用KPCA对每个分块在特征空间中建立T2和...
针对工业系统监测数据为非线性,且难以辨识复杂工作过程中故障位置的问题,提出一种基于分块核主成分分析(BKPCA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的集成故障检测方法.首先对系统监测变量进行分块,使用KPCA对每个分块在特征空间中建立T2和平方预测误差(SPE)统计量来实时监测系统健康状态,并使用LS-SVM对上述过程检测出来的故障数据进行再次判断.随后计算出现故障后计算每一分块的故障贡献率,进而确定发生故障的分块.由于采用了并行分块算法,可以较简单的确定故障发生位置,提高计算效率,同时LS-SVM方法的应用也可以提升故障检测的精度.使用田纳西-伊斯曼化工(TE)过程数据对本文所提方法进行仿真验证,试验结果表明所提方法取得了较好效果.
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关键词
故障检测
分块核主成分分析
最小二乘支持向量机
特征提取
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职称材料
题名
基于分块核主成分分析和支持向量机的故障检测
被引量：
13
1
作者
李锦冰
韩冰
冯守渤
张佳冬
李宇
钟凯
韩敏
机构
大连理工大学电子信息与电气工程学部
上海船舶运输科学研究所航运技术与安全国家重点实验室
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期847-854,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61773087)
中央高校基本科研业务费专项资金(DUT18RC(6)005)资助。
文摘
针对工业系统监测数据为非线性,且难以辨识复杂工作过程中故障位置的问题,提出一种基于分块核主成分分析(BKPCA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的集成故障检测方法.首先对系统监测变量进行分块,使用KPCA对每个分块在特征空间中建立T2和平方预测误差(SPE)统计量来实时监测系统健康状态,并使用LS-SVM对上述过程检测出来的故障数据进行再次判断.随后计算出现故障后计算每一分块的故障贡献率,进而确定发生故障的分块.由于采用了并行分块算法,可以较简单的确定故障发生位置,提高计算效率,同时LS-SVM方法的应用也可以提升故障检测的精度.使用田纳西-伊斯曼化工(TE)过程数据对本文所提方法进行仿真验证,试验结果表明所提方法取得了较好效果.
关键词
故障检测
分块核主成分分析
最小二乘支持向量机
特征提取
Keywords
fault detection
block kernel principal component analysis
least square support vector machine
feature extraction
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O212.4 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于分块核主成分分析和支持向量机的故障检测
李锦冰
韩冰
冯守渤
张佳冬
李宇
钟凯
韩敏
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
13
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