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基于改进核主成分分析的故障检测与诊断方法
被引量：
25
1
作者
韩敏
张占奎
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期2139-2149,共11页
针对传统基于核主成分分析的故障检测方法提取非线性特征时只考虑全局结构而忽略局部近邻结构保持的问题,提出基于改进核主成分分析的故障检测与诊断方法。改进核主成分分析方法将流形学习保持局部结构的思想融入核主成分分析的目标函数...
针对传统基于核主成分分析的故障检测方法提取非线性特征时只考虑全局结构而忽略局部近邻结构保持的问题,提出基于改进核主成分分析的故障检测与诊断方法。改进核主成分分析方法将流形学习保持局部结构的思想融入核主成分分析的目标函数中,使得到的特征空间不仅具有原始样本空间的整体结构,还保持样本空间相似的局部近邻结构,可以包含更丰富的特征信息。在此基础上,本文使用改进核主成分分析方法把原始变量空间映射到特征空间,使用费舍尔判别分析在特征空间中构建距离统计量并通过核密度估计确定其控制限,进一步利用相似度的性能诊断方法识别发生的故障类型。采用Tennessee Eastman过程故障检测数据集进行的仿真实验表明所提方法可以取得较好的效果。
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关键词
改进核主成分分析
流形学习
费舍尔判别
分析
故障检测
诊断
仿真实验
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职称材料
题名
基于改进核主成分分析的故障检测与诊断方法
被引量：
25
1
作者
韩敏
张占奎
机构
大连理工大学电子信息与电气工程学部
出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期2139-2149,共11页
基金
国家自然科学基金委科学仪器基础研究专项(51327004)
国家自然科学基金项目(61374154)~~
文摘
针对传统基于核主成分分析的故障检测方法提取非线性特征时只考虑全局结构而忽略局部近邻结构保持的问题,提出基于改进核主成分分析的故障检测与诊断方法。改进核主成分分析方法将流形学习保持局部结构的思想融入核主成分分析的目标函数中,使得到的特征空间不仅具有原始样本空间的整体结构,还保持样本空间相似的局部近邻结构,可以包含更丰富的特征信息。在此基础上,本文使用改进核主成分分析方法把原始变量空间映射到特征空间,使用费舍尔判别分析在特征空间中构建距离统计量并通过核密度估计确定其控制限,进一步利用相似度的性能诊断方法识别发生的故障类型。采用Tennessee Eastman过程故障检测数据集进行的仿真实验表明所提方法可以取得较好的效果。
关键词
改进核主成分分析
流形学习
费舍尔判别
分析
故障检测
诊断
仿真实验
Keywords
modified kernel principal component analysis
manifold learning
Fisher discriminant analysis
faultdetection
diagnosis
simulation
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进核主成分分析的故障检测与诊断方法
韩敏
张占奎
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
25
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