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一种基于贡献率图的KPCA故障识别方法
被引量：
6
1
作者
胡金海
谢寿生
+2 位作者
骆广琦
杨帆
彭靖波
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2008年第3期572-576,共5页
提出一种新的针对KPCA模型的故障识别方法——贡献率图法。该方法是在微分贡献率图和核函数导数的基础上提出来的,它采用统计量T2和SPE对每个变量的偏导数来度量每个变量对统计量T2和SPE的贡献率。和基于数据重构法的KPCA故障识别方法相...
提出一种新的针对KPCA模型的故障识别方法——贡献率图法。该方法是在微分贡献率图和核函数导数的基础上提出来的,它采用统计量T2和SPE对每个变量的偏导数来度量每个变量对统计量T2和SPE的贡献率。和基于数据重构法的KPCA故障识别方法相比,该方法不需要任何迭代近似计算和数据的重构,计算量小且可避免重构产生的误差对识别结果的影响。通过在某型涡扇发动机故障检测与诊断中的应用表明,该方法比基于数据重构法的故障变量识别准确率更高,再结合发动机故障机理分析,便可准确地确诊故障,从而大为缩短故障定位及排故的时间,预防重大事故的发生。
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关键词
航空发动机
故障检测与故障诊断
故障
识别
贡献率图
核主元分析
多元统计分析
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题名
一种基于贡献率图的KPCA故障识别方法
被引量：
6
1
作者
胡金海
谢寿生
骆广琦
杨帆
彭靖波
机构
空军工程大学工程学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2008年第3期572-576,共5页
基金
军队重点科研基金资助课题(2003KJ01705)
文摘
提出一种新的针对KPCA模型的故障识别方法——贡献率图法。该方法是在微分贡献率图和核函数导数的基础上提出来的,它采用统计量T2和SPE对每个变量的偏导数来度量每个变量对统计量T2和SPE的贡献率。和基于数据重构法的KPCA故障识别方法相比,该方法不需要任何迭代近似计算和数据的重构,计算量小且可避免重构产生的误差对识别结果的影响。通过在某型涡扇发动机故障检测与诊断中的应用表明,该方法比基于数据重构法的故障变量识别准确率更高,再结合发动机故障机理分析,便可准确地确诊故障,从而大为缩短故障定位及排故的时间,预防重大事故的发生。
关键词
航空发动机
故障检测与故障诊断
故障
识别
贡献率图
核主元分析
多元统计分析
Keywords
aeroengine
fault detection and fault diagnosis
fault identification
contribution plot
kernel principal component analysis
multivariate statistical analysis
分类号
V263.6 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于贡献率图的KPCA故障识别方法
胡金海
谢寿生
骆广琦
杨帆
彭靖波
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2008
6
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