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基于KPCA残差方向梯度的故障检测方法及应用
被引量：
21
1
作者
周卫庆
司风琪
+2 位作者
徐治皋
黄葆华
仇晓智
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期2518-2524,共7页
针对核主元分析(KPCA)在应用过程中非线性映射不存在原像、故障变量无法辨识、工程应用困难等问题,提出了一种改进的KPCA残差方向梯度故障检测方法。利用主元统计量和残差统计量的偏微分之间存在着相关性这一性质,对与主元统计量相关的...
针对核主元分析(KPCA)在应用过程中非线性映射不存在原像、故障变量无法辨识、工程应用困难等问题,提出了一种改进的KPCA残差方向梯度故障检测方法。利用主元统计量和残差统计量的偏微分之间存在着相关性这一性质,对与主元统计量相关的格拉姆矩阵偏微分中间计算过程进行优化,提出一种新的KPCA残差方向梯度算法,在此基础上结合统计量形成系统故障检测的新方法。非线性系统仿真表明,改进的KPCA残差方向梯度法不仅具有较优的故障变量辨识能力,还极大地减小了计算量,缩短了计算时间。大型热力系统的应用进一步表明,无论对于单故障和多故障的情况,方法均具有较好的故障检测能力,并且不存在残差污染,易于工程实现。
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关键词
核主元分析
故障
检测
方向梯度
故障变量辨识
残差污染
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职称材料
题名
基于KPCA残差方向梯度的故障检测方法及应用
被引量：
21
1
作者
周卫庆
司风琪
徐治皋
黄葆华
仇晓智
机构
南京工程学院电力仿真与控制工程中心
东南大学能源热转换及其过程测控教育部重点实验室
华北电力科学研究院有限责任公司
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期2518-2524,共7页
基金
国家自然科学基金(51176030)
南京工程学院引进人才科研启动基金(YKJ201445)项目资助
文摘
针对核主元分析(KPCA)在应用过程中非线性映射不存在原像、故障变量无法辨识、工程应用困难等问题,提出了一种改进的KPCA残差方向梯度故障检测方法。利用主元统计量和残差统计量的偏微分之间存在着相关性这一性质,对与主元统计量相关的格拉姆矩阵偏微分中间计算过程进行优化,提出一种新的KPCA残差方向梯度算法,在此基础上结合统计量形成系统故障检测的新方法。非线性系统仿真表明,改进的KPCA残差方向梯度法不仅具有较优的故障变量辨识能力,还极大地减小了计算量,缩短了计算时间。大型热力系统的应用进一步表明,无论对于单故障和多故障的情况,方法均具有较好的故障检测能力,并且不存在残差污染,易于工程实现。
关键词
核主元分析
故障
检测
方向梯度
故障变量辨识
残差污染
Keywords
kernel principal component analysis （ KPCA ）
fault detection
direction gradient
fault variable identification
residual contamination
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TH86 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于KPCA残差方向梯度的故障检测方法及应用
周卫庆
司风琪
徐治皋
黄葆华
仇晓智
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
21
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