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基于簇内数据聚类算法的WSNs故障检测方法 被引量:11
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作者 宋佳 彭宇 +2 位作者 彭喜元 袁健博 葛子寒 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期2214-2219,共6页
能量是无线传感器网络应用中最宝贵的资源,由于节点能量消耗完毕死亡而导致网络瘫痪是一种典型故障。针对此故障形式提出了一种基于簇内数据聚类算法的故障检测技术,该方法利用无线传感器网络在按照地理位置进行分簇的基础上,通过采用... 能量是无线传感器网络应用中最宝贵的资源,由于节点能量消耗完毕死亡而导致网络瘫痪是一种典型故障。针对此故障形式提出了一种基于簇内数据聚类算法的故障检测技术,该方法利用无线传感器网络在按照地理位置进行分簇的基础上,通过采用数据聚类的方法,在能量不受限的汇节点处进行簇内数据再聚类,然后设置阈值进行故障检测。通过仿真实验证明,合理选择检测阈值,该方法在保持基于历史与邻居数据的节点自检测方法较高准确率的基础上,极大地减小了能量消耗,且明显降低了故障检测误警率。 展开更多
关键词 基于簇内聚类的故障检测技术 故障检测 无线传感器网络
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基于VMD模糊熵与GG聚类的直流配电网故障检测方法 被引量:4
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作者 韦延方 王志杰 +2 位作者 王鹏 曾志辉 王晓卫 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期129-141,共13页
针对直流配电网存在的故障信号难以提取、不易对各类故障进行诊断等问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)模糊熵与Gath-Geva(GG)聚类的故障检测方法。首先,提取出暂态电流,采用VMD算法将故障暂态电流分解成若干个固有模态分量(IMF)。然后... 针对直流配电网存在的故障信号难以提取、不易对各类故障进行诊断等问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)模糊熵与Gath-Geva(GG)聚类的故障检测方法。首先,提取出暂态电流,采用VMD算法将故障暂态电流分解成若干个固有模态分量(IMF)。然后,分别计算分解得到的若干个IMF的模糊熵,将其作为特征向量。最后,采用GG聚类算法对故障特征的特征向量进行聚类识别。GG聚类的主要算法为将聚类样本划分为c类,设出隶属度矩阵,通过设定迭代来计算聚类中心与最大似然估计距离,更新隶属度矩阵,当隶属度矩阵满足条件矩阵时终止迭代,从而实现对单极故障、极间故障以及区外交流侧接地故障的聚类识别。仿真结果表明,所提保护方案可靠性强、准确率高,在不同故障类型、故障位置和过渡电阻等工况下均能可靠检测直流线路故障并准确识别故障类型,且具备一定的抗干扰能力。 展开更多
关键词 直流配电网 故障暂态电流 变分模态分解 模糊熵 Gath-Geva 故障检测
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基于累积和事件段识别与改进谱聚类的锂离子电池储能系统内短路故障检测方法 被引量:3
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作者 肖先勇 陈智凡 +2 位作者 汪颖 何涛 张逢蓉 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期658-667,共10页
锂离子电池系统的内短路故障可能导致严重安全事故,其检测受到在线检测实时性以及故障特征获得性制约,是当下锂离子电池储能系统安全运行亟待解决的问题。该文提出一种基于累积和(cumulative sum,CUSUM)事件段检测与改进谱聚类的锂离子... 锂离子电池系统的内短路故障可能导致严重安全事故,其检测受到在线检测实时性以及故障特征获得性制约,是当下锂离子电池储能系统安全运行亟待解决的问题。该文提出一种基于累积和(cumulative sum,CUSUM)事件段检测与改进谱聚类的锂离子电池储能系统内短路故障检测方法。首先,考虑内短路故障时的电压/温度变化特性,基于累积和事件突变点识别方法,识别疑似内短路故障事件段。其次,构建三维故障特征,刻画检测对象内短路故障特征属性。然后,构建基于Wasserstein测度的内短路故障特征距离矩阵,检测三维空间各点稀疏特性,客观划定故障聚类,实现内短路故障检测。搭建锂离子电池内短路实验平台、建立锂离子电池电–热耦合仿真模型,算例结果表明该文方法能够准确识别疑似内短路故障事件段,在不同串并联形式及故障类型下实现故障检测,证明了该文方法的正确性与可行性。 展开更多
关键词 内短路故障检测 事件段检测 故障特征 Wasserstein距离 改进谱算法
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一种基于EGK-均值聚类和PCA的海流发电机叶片冲击故障检测方法 被引量:4
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作者 谢涛 张卫东 张义博 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期201-209,共9页
海流发电机受海流流速变化、随机湍流的影响呈现多变工况,想要准确检测出叶片冲击故障是一项巨大挑战。基于此,提出一种基于包络几何特征聚类(EGK-均值聚类)的方法用于划分变工况下产生的定子电流信号,在不同子工况下建立故障检测模型... 海流发电机受海流流速变化、随机湍流的影响呈现多变工况,想要准确检测出叶片冲击故障是一项巨大挑战。基于此,提出一种基于包络几何特征聚类(EGK-均值聚类)的方法用于划分变工况下产生的定子电流信号,在不同子工况下建立故障检测模型。首先,根据样本矩阵构建包络几何特征矩阵,利用几何特征矩阵确定初始聚类中心进行聚类;然后,基于各工况下的包络数据分别进行主元分析以降低数据维度;最后,T^(2)和SPE统计量被计算用于实时冲击故障检测。一台海流发电机样机及配套循环水槽被搭建验证本文所提方法。实验结果表明本文所提方法在变工况下针对海流发电机叶片冲击故障有着显著的识别能力和检测精度。 展开更多
关键词 海洋能 海洋工程 信号处理 算法 故障检测 主成分分析
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基于聚类选择k近邻的LLE算法及故障检测 被引量:11
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作者 薄翠梅 韩晓春 +1 位作者 易辉 李俊 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期925-930,共6页
针对化工过程在多种运行模式下多种流形结构具有不同最优近邻数问题,提出了基于聚类选择k近邻的局部线性嵌入(LLE)过程监控方法。使用LLE算法提取高维数据的低维子流形,通过局部线性回归得到高维数据空间到特征空间的映射矩阵;选择Silho... 针对化工过程在多种运行模式下多种流形结构具有不同最优近邻数问题,提出了基于聚类选择k近邻的局部线性嵌入(LLE)过程监控方法。使用LLE算法提取高维数据的低维子流形,通过局部线性回归得到高维数据空间到特征空间的映射矩阵;选择Silhouette指标作为聚类有效性指标评估嵌入空间样本信息的相似性,进而确定最优近邻数,根据映射矩阵构建故障监控统计量及其控制限,进行故障检测。最后将所提算法与其他经典算法应用于TE化工过程对比分析,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 局部线性嵌入 最近邻数 子流形 故障检测 指标
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基于角点匹配与谱聚类的接触网绝缘子破损/夹杂异物故障检测 被引量:46
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作者 张桂南 刘志刚 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1370-1377,共8页
立足铁路总公司制定的6C系统标准,基于Harris角点与谱聚类实现了绝缘子的抗旋转匹配和故障检测。首先对选取的模板图像及待检测图像分别进行Harris角点检测,使用序贯相似性检测算法(SSDA)算法匹配角点;然后对匹配后的角点进行模糊聚类... 立足铁路总公司制定的6C系统标准,基于Harris角点与谱聚类实现了绝缘子的抗旋转匹配和故障检测。首先对选取的模板图像及待检测图像分别进行Harris角点检测,使用序贯相似性检测算法(SSDA)算法匹配角点;然后对匹配后的角点进行模糊聚类并提取聚类中心,利用CV(Chan_Vese)模型提取绝缘子轮廓;接着利用离散余弦变换对绝缘子图像故障信息增强并对其边缘检测;最终对边缘点进行谱聚类实现绝缘子的破损/夹杂异物故障判断。实验结果表明:该方法能够较好地实现抗旋转匹配,精准提取绝缘子轮廓和诊断故障。 展开更多
关键词 棒式绝缘子 故障检测 Harris角点检测 SSDA CV模型
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基于半监督自动谱聚类算法的网络故障检测 被引量:6
7
作者 姜大庆 夏士雄 周勇 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第30期89-94,共6页
针对网络故障检测中利用先验知识不足和多数谱聚类算法需事先确定聚类数的问题,提出一种新的基于成对约束信息传播与自动确定聚类数相结合的半监督自动谱聚类算法。通过学习一种新的相似性测度函数来满足约束条件,改进NJW聚类算法,对非... 针对网络故障检测中利用先验知识不足和多数谱聚类算法需事先确定聚类数的问题,提出一种新的基于成对约束信息传播与自动确定聚类数相结合的半监督自动谱聚类算法。通过学习一种新的相似性测度函数来满足约束条件,改进NJW聚类算法,对非规范化的Laplacian矩阵特征向量进行自动谱聚类,从而提高聚类性能。在UCI标准数据集和网络实测数据上的实验表明,该算法较相关比对算法聚类准确率更高,可满足网络故障检测的实际需要。 展开更多
关键词 半监督 成对约束 相似度矩阵 自动 网络故障检测
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基于谱聚类下采样失衡数据下SVM故障检测 被引量:4
8
作者 陶新民 张冬雪 +1 位作者 郝思媛 徐鹏 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第16期30-36,共7页
在故障诊断领域中,对传统支持向量机(SVM)算法在数据失衡情况下无法有效实现故障检测的不足,提出一种基于谱聚类下采样失衡数据下SVM故障检测算法。该算法在核空间中对多数类进行谱聚类,然后选择具有代表意义的信息点,最终实现样本均衡... 在故障诊断领域中,对传统支持向量机(SVM)算法在数据失衡情况下无法有效实现故障检测的不足,提出一种基于谱聚类下采样失衡数据下SVM故障检测算法。该算法在核空间中对多数类进行谱聚类,然后选择具有代表意义的信息点,最终实现样本均衡。将该算法应用在轴承故障检测领域,并同其他算法进行比较,试验结果表明所建议的算法在失衡数据情况下较其他算法具有较强的故障检测性能。 展开更多
关键词 故障检测 下采样 失衡数据
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模糊聚类方法在电动舵机致命故障检测中的应用 被引量:3
9
作者 章家保 徐伟 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2014年第B12期123-129,共7页
为了对电动舵机进行致命故障检测,根据模糊聚类方法建立了舵机标准状态样本,通过计算待测状态样本与标准状态样本之间的距离,将其归为最近的一类状态。首先,对舵机原始状态样本数据进行了归一化处理。接着,选用夹角余弦法建立了各样本... 为了对电动舵机进行致命故障检测,根据模糊聚类方法建立了舵机标准状态样本,通过计算待测状态样本与标准状态样本之间的距离,将其归为最近的一类状态。首先,对舵机原始状态样本数据进行了归一化处理。接着,选用夹角余弦法建立了各样本间的模糊相似矩阵。然后,对初始聚类中心矩阵和隶属度矩阵进行迭代运算,设定最大迭代误差并结束迭代过程,得到了舵机标准状态样本。最后,搭建了舵机状态检测的试验平台,在拷机试验中舵机控制器实时运行状态检测程序,实时计算待测样本与标准状态样本的距离。实验结果表明:状态检测程序运行时间只需0.23 us,且检测结果全部正确。此状态检测方法满足了电动舵机故障检测准确性和实时性的要求。 展开更多
关键词 模糊 电动舵机 故障检测 舵机故障
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基于小波变换和聚类的BLDCM故障检测与识别 被引量:2
10
作者 王欣 杜阳 +1 位作者 周元钧 马齐爽 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1436-1441,共6页
为了满足航空用机电作动器(EMA,Electro-Mechanical Actuator)高可靠性和大范围调速的要求,充分利用具有双通道容错结构的无刷直流电动机(BLDCM,Brushless DC Motor)系统特殊的结构和换相特点,通过分析两个通道中功率电路直流母线电流... 为了满足航空用机电作动器(EMA,Electro-Mechanical Actuator)高可靠性和大范围调速的要求,充分利用具有双通道容错结构的无刷直流电动机(BLDCM,Brushless DC Motor)系统特殊的结构和换相特点,通过分析两个通道中功率电路直流母线电流波形的突变特征,提出一种采用小波变换(WT,Wavelet Transform)与层次聚类算法(HCA,Hierarchical Clustering Algorithm)相结合的故障检测与诊断方法.并通过实际电机系统试验验证了方法的可行性与正确性.试验结果表明,这种方法对电机断相故障、逆变器功率管断路故障具有明显的检测与识别效果,而且不受转速、负载和噪声的影响.信号特征提取算法简单,故障识别方法可靠性高,无需额外设备,易于应用,具有很强的实际操作性. 展开更多
关键词 双通道无刷直流电动机 故障检测 故障识别 小波变换 层次
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基于移相加权球面单簇聚类的周期时间序列异常检测 被引量:2
11
作者 王骏 钟富礼 +1 位作者 王士同 邓赵红 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期984-992,共9页
针对传统的单分类器不适用于周期时间序列的异常检测,提出了一种基于移相加权球面单簇聚类的单分类器PS-WS1M-OCC.通过在聚类过程中增加高效的循环移位操作,解决了时间序列记录之间相似度计算的问题.另一方面,基于时间序列记录的权重分... 针对传统的单分类器不适用于周期时间序列的异常检测,提出了一种基于移相加权球面单簇聚类的单分类器PS-WS1M-OCC.通过在聚类过程中增加高效的循环移位操作,解决了时间序列记录之间相似度计算的问题.另一方面,基于时间序列记录的权重分布,提出了新的阈值自适应确定方法,从而使单分类器对训练集包含的异常数据和参数设置不敏感.实验表明,本文提出的单分类器可以用于周期时间序列的异常检测;与传统的单分类器相比,可以成功地从包含异常数据的训练集中进行无监督学习,对训练集包含的异常数据鲁棒,并且对参数不敏感. 展开更多
关键词 移相加权球面单 时间序列异常检测 单分 从包含噪声的数据中学习
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被动分簇下云服务器通信串口故障数据识别 被引量:2
12
作者 于艳朋 惠向晖 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期68-72,共5页
由于云服务器通信网中数据流量庞大且复杂,同时受到网络结构和配置的多样性以及动态变化的影响,传统的主动探测或人工分析方法难以准确识别漏洞弧段,导致故障数据识别的准确性和效率受到限制。因此,研究一种基于被动分簇的云服务器通信... 由于云服务器通信网中数据流量庞大且复杂,同时受到网络结构和配置的多样性以及动态变化的影响,传统的主动探测或人工分析方法难以准确识别漏洞弧段,导致故障数据识别的准确性和效率受到限制。因此,研究一种基于被动分簇的云服务器通信串口故障数据识别方法。由被动分簇算法确定云服务器通信串口的通信网的漏洞弧段,基于信息熵的量化方法,提取云服务器通信串口通信网漏洞弧段中节点流量数据的熵值特征,将其作为串口故障数据分类方法的分类目标,并以K-means聚类的方式判定云服务器通信串口流量数据的故障类型,实现被动分簇下云服务器通信串口故障数据识别。实验结果表明,所提方法在多种网络入侵行为下对云服务器通信串口故障数据识别时,都有较好的识别效果。 展开更多
关键词 被动分 云服务器 通信串口 故障数据识别 识别 K-MEANS
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基于簇连接度聚类算法的入侵检测 被引量:1
13
作者 党小超 郝占军 王筱娟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第21期82-85,99,共5页
针对K-means、FMC聚类算法容易陷入局部最优且对初始解很敏感的问题,提出了一种新的基于划分和连接度的聚类优化算法,并给出了具体算法实现,明显地避免了对初始化选值敏感性的问题。给出了在KDDCUP99数据集上的检测结果,实验表明该算法... 针对K-means、FMC聚类算法容易陷入局部最优且对初始解很敏感的问题,提出了一种新的基于划分和连接度的聚类优化算法,并给出了具体算法实现,明显地避免了对初始化选值敏感性的问题。给出了在KDDCUP99数据集上的检测结果,实验表明该算法具有较高的检测率及较低的误检率。 展开更多
关键词 入侵检测 算法 连接度
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融合异常检测与区域分割的高效K-means聚类算法 被引量:2
14
作者 尹宏伟 杭雨晴 胡文军 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期80-88,共9页
传统K-means及其众多改进算法缺乏显式处理异常样本的能力,导致其聚类性能容易受到异常样本的影响。针对此问题,提出一种融合异常检测与区域分割的高效K-means聚类算法。首先,通过构建统一聚类模型,形成异常检测与聚类之间的交互协同,... 传统K-means及其众多改进算法缺乏显式处理异常样本的能力,导致其聚类性能容易受到异常样本的影响。针对此问题,提出一种融合异常检测与区域分割的高效K-means聚类算法。首先,通过构建统一聚类模型,形成异常检测与聚类之间的交互协同,以提高聚类性能。其次,利用近邻簇搜索技术对各类簇进行自适应的区域分割,以减少冗余计算,提高算法执行效率。最后,为验证所提方法的有效性,在多个合成数据集和真实数据集上分别进行测试。实验结果表明:所提算法聚类性能和执行效率优于其他算法;在添加10%异常样本的Wine数据集上准确度可达0.911。 展开更多
关键词 K-MEANS 异常检测 区域分割 近邻搜索 自适应
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基于模糊C-均值聚类技术的轴承状态检测 被引量:3
15
作者 乔宏 傅攀 黄建强 《四川兵工学报》 CAS 2010年第8期68-70,共3页
论述了模糊C-值聚类的原理及方法,着重对其在滚动轴承状态检测及故障诊断中的应用进行了详细分析。依据实际工业加工条件模拟出不同的工况及轴承故障状态,并采集振动信号,对振动信号进行分析处理后,提取出有效特征值,对提取所得的特征... 论述了模糊C-值聚类的原理及方法,着重对其在滚动轴承状态检测及故障诊断中的应用进行了详细分析。依据实际工业加工条件模拟出不同的工况及轴承故障状态,并采集振动信号,对振动信号进行分析处理后,提取出有效特征值,对提取所得的特征值进行模糊C-均值聚类模式识别及故障诊断,得出了识别结果,验证了模糊C-均值聚类的正确性。与神经网络相比,模糊聚类需要较少的数据量,实用性更强。 展开更多
关键词 模糊C-均值 滚动轴承 状态检测 故障诊断
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基于区间数单簇聚类-单分类器的异常检测 被引量:1
16
作者 孙强 魏伟 +1 位作者 侯培鑫 岳继光 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第6期189-198,205,共11页
异常检测是系统运行维护的重要工作。在系统运行过程中可获得大量正常的运行数据,但异常数据的获取成本较高,因此可引入单分类器的思想来处理异常检测问题。测量不确定性、环境噪声、存储设备等导致监测数据可能存在不确定性。利用区间... 异常检测是系统运行维护的重要工作。在系统运行过程中可获得大量正常的运行数据,但异常数据的获取成本较高,因此可引入单分类器的思想来处理异常检测问题。测量不确定性、环境噪声、存储设备等导致监测数据可能存在不确定性。利用区间数描述不确定的监测数据,提出区间数样本的核可能性1-均值单簇聚类-单分类器异常检测算法。分别考虑聚类中心位于输入空间与特征空间两种情况,并考虑区间数样本具有的区间宽度不均衡性,提出区间细分检测策略。结合人工数据集与UCI数据集给出的算例验证了所提算法的有效性,其与现有SVM-OCC相比具有更高性能。 展开更多
关键词 区间数样本 单分 区间细分 异常检测
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模糊C均值聚类在舰船电气系统故障自动检测中的应用 被引量:2
17
作者 卫敏 杨华 《舰船科学技术》 北大核心 2021年第24期214-216,共3页
现有的舰船电气系统无法准确区分不同的故障特征,为提高故障检测结果的准确率,设计模糊C均值聚类算法在舰船电气系统故障自动检测中的应用方法。建立舰船电气系统故障特征模型,基于模糊C均值聚类算法重分类故障特征分量,设计电气系统故... 现有的舰船电气系统无法准确区分不同的故障特征,为提高故障检测结果的准确率,设计模糊C均值聚类算法在舰船电气系统故障自动检测中的应用方法。建立舰船电气系统故障特征模型,基于模糊C均值聚类算法重分类故障特征分量,设计电气系统故障检测算法,实现舰船电气系统的故障自动检测。在实验中将其与传统的2种方法对比,实验数据显示,该检测方法在5种特征中的检测准确率均高于98%,明显高于其他2种方法,因此可知该方法实现了检测准确率的优化。 展开更多
关键词 模糊C均值算法 舰船 电气系统 故障检测 故障自动检测
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模糊聚类算法在涡轮增压系统故障检测中应用 被引量:1
18
作者 任孟梅 李丽坤 《舰船科学技术》 北大核心 2016年第14期52-54,共3页
船舶柴油机是船舶的有效动力,涡轮增压系统能够使得船舶燃料得到充分的利用,节省航行成本。对涡轮增压系统进行及时的故障诊断非常重要。本文通过改进传统的模糊聚类算法,得到模糊核聚类算法,并将其应用于船舶涡轮增压系统故障检测中,... 船舶柴油机是船舶的有效动力,涡轮增压系统能够使得船舶燃料得到充分的利用,节省航行成本。对涡轮增压系统进行及时的故障诊断非常重要。本文通过改进传统的模糊聚类算法,得到模糊核聚类算法,并将其应用于船舶涡轮增压系统故障检测中,最后通过对比实验说明本文算法识别率高、检测消耗的时间少。 展开更多
关键词 模糊 涡轮增压 故障检测
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模糊聚类算法在舰船电气系统故障远程检测中的应用 被引量:2
19
作者 林航 方宁 《舰船科学技术》 北大核心 2022年第4期156-160,共5页
依据模糊均值聚类故障检测原理,对舰船电气系统初始状态数据样本归一化后,构建舰船电气系统状态数据模糊相似矩阵,依据该矩阵分析系统状态数据亲疏度;利用亲疏度结果获取状态数据的最佳权值指数,并对状态数据样本进行加权处理,降低系统... 依据模糊均值聚类故障检测原理,对舰船电气系统初始状态数据样本归一化后,构建舰船电气系统状态数据模糊相似矩阵,依据该矩阵分析系统状态数据亲疏度;利用亲疏度结果获取状态数据的最佳权值指数,并对状态数据样本进行加权处理,降低系统状态数据聚类稀疏度;将最佳权值指数赋予到状态数据中,同时更新模糊C-均值聚类目标函数。通过设置聚类类别数量、停止阈值和迭代次数后,求解更新模糊C-均值聚类目标函数并输出聚类隶属度和聚类中心,完成舰船电气系统初始状态数据聚类,得到舰船电气系统故障类别。实验结果表明,模糊C-均值聚类钻粉在舰船电气系统故障类型检测过程中具备较低的稀疏度,可有效检测舰船电气系统故障类型的同时其检测结果贴近度数值最高接近1.0。 展开更多
关键词 模糊算法 舰船电气系统 故障远程检测 贴近度 故障 加权处理
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基于小波核聚类的非高斯过程故障检测方法 被引量:5
20
作者 王坤 杜文莉 钱锋 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期427-432,共6页
针对工业过程检测变量具有的非线性和非高斯性等特点,提出了一种基于小波核聚类的核主元分析(WKPCA)方法来处理过程数据的非线性特性,同时引用支持向量数据描述(SVDD)对过程进行建模。本算法先根据Morlet小波具有多分辨分析和能以更高... 针对工业过程检测变量具有的非线性和非高斯性等特点,提出了一种基于小波核聚类的核主元分析(WKPCA)方法来处理过程数据的非线性特性,同时引用支持向量数据描述(SVDD)对过程进行建模。本算法先根据Morlet小波具有多分辨分析和能以更高的精度逼近任意函数的特点,将其构建为小波核函数,可以增强KPCA的非线性核映射和抗噪能力,然后在映射后的特征空间中进行均值聚类分析,选择每个聚类中展现特征中心的数据,大大减少了核函数的计算量;最后通过SVDD提出监控指标来描述过程的非高斯特性。将上述方法用在一个标准仿真平台Tennessee-Eastman上,结果表明,该方法能及时有效地检测出系统产生的故障和异常情况。 展开更多
关键词 均值 小波核 故障检测
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