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基于核函数主元分析的航空发动机故障检测方法被引量：21: 1; 作者胡金海谢寿生 +2 位作者陈卫侯胜利蔡开龙《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期79-83,共5页; 航空发动机性能由正常到异常、再由异常发展到完全故障的阶段,其参数变化具有一定非线性特征。为了有效检测这种具有非线性特征的故障,提出一种基于核函数主元分析(KPCA)的非线性故障检测方法。该方法通过核函数完成非线性变换,将变量... 展开更多; 关键词航空发动机性能监控故障检测核主元分析法主元分析法; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于自适应核主元分析的故障检测方法被引量：5: 2; 作者胡金海李应红 +2 位作者杨帆尉询楷侯胜利《控制工程》 CSCD 2007年第S3期80-83,共4页; 针对用一个时不变的固定KPCA模型来监控航空发动机这类时变系统的性能时,可能会引起故障检测、诊断的偏差的问题,提出了基于自适应核主元分析的航空发动机故障检测方法。该方法利用滑动窗口的机制,通过不断加入实时采集的数据,自动更新... 展开更多; 关键词航空发动机故障检测核主元分析法自适应建模; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种人脸特征选择新方法的研究被引量：9: 3; 作者李伟红陈伟民龚卫国《电子测量与仪器学报》 CSCD 2006年第2期16-20,共5页; 本文提出一种人脸特征复合选择的新方法。首先对原始图像进行小波2阶分解和KPCA进行特征提取,然后将获得的特征进行SVM训练,经过GSFS反复选择具有最小间隔的支持向量作为最佳特征组合,最后输入线性SVM分类器进行分类。实验报告了本方法... 展开更多; 关键词人脸识别小波变换核主元分析法支持向量机广义顺序前进法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Kernel PCA的人脸识别算法的探讨被引量：2: 4; 作者张晓红汤晓华沈晓红《北京工商大学学报（自然科学版）》 CAS 2008年第3期37-39,共3页; 扼要阐明抽取二维人脸图像特征方法并进行人脸识别,结合实验结果进行分析比较主元分析和核主元分析方法的优缺点,得出核主元分析方法在人脸识别算法中误识率低,解决了维数和小样本问题,能准确快速识别人脸的结论.; 关键词人脸识别主元分析法核主元分析法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于t分布随机邻域嵌入算法的工业过程故障分类被引量：4: 5; 作者陶飞苗爱敏 +2 位作者李鹏曹敏李维《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期332-339,共8页; 针对在工业过程中数据普遍存在的非线性特性,基于数据的局部相关关系对分类的影响,提出一种基于t分布随机邻域嵌入(t-SNE)的数据特征提取和故障分类方法。利用t-SNE算法非线性、非参数降维的优势,与费舍判别分析(FDA)、支持向量机(SVM)... 展开更多; 关键词 t分布随机邻域嵌入工业过程费舍判别分析支持向量机田纳西-伊士曼过程核主元分析法拉普拉斯特征映射; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于T-S模糊KPCA模型的分布式控制系统传感器故障诊断被引量：2: 6; 作者王磊谢寿生 +2 位作者任立通余坚崔小军《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期988-995,共8页; 为减小航空发动机多工况的工作特性和分布式控制系统非线性网络环境对故障诊断系统的影响,针对航空发动机分布式控制系统,提出一种基于T-S模糊KPCA模型的传感器故障诊断方法。首先采用C均值模糊聚类法,以油门杆角度为样本标签,对样本空... 展开更多; 关键词航空发动机分布式控制系统 T-S模糊模型核主元分析法传感器故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于EGK' M-RBF网络的顺丁橡胶门尼黏度预测被引量：1: 7; 作者李大字钱丽 +1 位作者王淑红靳其兵《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期2367-2371,共5页; 提出一种基于增强的全局K’-means算法(EGK’M)-RBF网络的建模方法,该方法采用作者提出的EGK’M来确定RBF网络隐含层的结构,包括隐含层中心个数、中心位置以及隐含层扩展常数,采用KPCA提取非线性特征信息,实现辅助变量的二次选择。并与... 展开更多; 关键词改进的全局K'-means算法核主元分析法门尼黏度 RBF网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多源信号融合的灯泡贯流式机组故障特征提取被引量：4: 8; 作者陈茗胡边李靖《人民长江》北大核心 2023年第8期185-189,210,共6页; 水电机组在非平稳工况及异常运行状态下,会产生剧烈的振动并发出刺耳的噪声。针对上述振动和音频信号,以灯泡贯流式水电机组为研究对象,通过布置高精度的加速度和音频传感器,对机组各部位的振动和噪声进行实时监测,采集振动和音频的多... 展开更多; 关键词多源信号融合故障特征灯泡贯流式机组核主元分析法(KPCA) K均值; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进KFDA和RW ν-SVM的化工生产系统故障快速诊断被引量：3: 9; 作者王斌施祖建匡蕾《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第8期84-89,共6页; 为提高复杂化工生产系统在线故障诊断的效率和准确率,将改进核费舍尔主元分析法(KFDA)和鲁棒损失小波ν-支持向量机法(RWν-SVM)结合。首先,利用近邻边界法对KFDA进行监督降维,快速辨识和提取化工过程影响因素的核主元。然后,将核主元... 展开更多; 关键词化工过程快速故障诊断核费舍尔主元分析法(KFDA) 支持向量机(SVM) 分类算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于核函数主元分析的航空发动机故障检测方法被引量：21: 1; 作者胡金海谢寿生陈卫侯胜利蔡开龙; 机构空军工程大学工程学院; 出处《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期79-83,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(60672179) 军队重点科研基金资助项目(2003KJ01705); 文摘航空发动机性能由正常到异常、再由异常发展到完全故障的阶段,其参数变化具有一定非线性特征。为了有效检测这种具有非线性特征的故障,提出一种基于核函数主元分析(KPCA)的非线性故障检测方法。该方法通过核函数完成非线性变换,将变量由非线性的输入空间转换到线性的特征空间,在特征空间中使用线性主元分析(PCA)方法计算主元,构造T2和SPE统计量检测故障的发生。通过对某型涡扇发动机进行实例验证分析,结果表明,KPCA方法一方面克服了综合参数法由于没有确定的警戒值而无法有效地进行故障检测的不足;另一方面KPCA方法在非线性故障检测过程中能够提取重要的非线性特征信息,因而比PCA方法能更早地检测到早期潜在故障,且KPCA方法检测错误率更低。因此,KPCA方法更适合于具有非线性特征的航空发动机故障检测。; 关键词航空发动机性能监控故障检测核主元分析法主元分析法; Keywords Aeroengine Performance monitoring Fault detection Kernel principal component analysis Principal component analysis; 分类号 V263.6 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于自适应核主元分析的故障检测方法被引量：5: 2; 作者胡金海李应红杨帆尉询楷侯胜利; 机构空军工程大学工程学院; 出处《控制工程》 CSCD 2007年第S3期80-83,共4页; 基金军队重点科研基金(2003KJ01705); 文摘针对用一个时不变的固定KPCA模型来监控航空发动机这类时变系统的性能时,可能会引起故障检测、诊断的偏差的问题,提出了基于自适应核主元分析的航空发动机故障检测方法。该方法利用滑动窗口的机制,通过不断加入实时采集的数据,自动更新监控模型,使KPCA监控模型能适应这种时变系统的正常参数漂移。对某型涡扇发动机进行故障检测的应用结果表明,与静态KPCA检测模型相比,自适应KPCA检测模型具有更好的故障检测效果,可提高故障检测的快速性及准确率。; 关键词航空发动机故障检测核主元分析法自适应建模; Keywords aeroengine fault derection kernel principal component analysis adaptive modeling; 分类号 V263.6 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种人脸特征选择新方法的研究被引量：9: 3; 作者李伟红陈伟民龚卫国; 机构重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室; 出处《电子测量与仪器学报》 CSCD 2006年第2期16-20,共5页; 基金国家教育部科学研究重点项目(编号:02057) 重庆市自然科学基金重点研究项目(编号:CSTC2005BA2002) 重庆市自然科学基金项目(编号:CSTC2005BB2181)。; 文摘本文提出一种人脸特征复合选择的新方法。首先对原始图像进行小波2阶分解和KPCA进行特征提取,然后将获得的特征进行SVM训练,经过GSFS反复选择具有最小间隔的支持向量作为最佳特征组合,最后输入线性SVM分类器进行分类。实验报告了本方法在UMIST及IITL人脸数据库上的应用,并对特征选择前后的分类能力及速度进行了比较,结果显示经过本方法的特征选择后,人脸识别能力有所提高,分类速度明显加快。; 关键词人脸识别小波变换核主元分析法支持向量机广义顺序前进法; Keywords face recognition, wavelet transform, kernel principal component analysis, support vctor machine,generalized sequential forward selection.; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Kernel PCA的人脸识别算法的探讨被引量：2: 4; 作者张晓红汤晓华沈晓红; 机构北京工商大学机械自动化学院; 出处《北京工商大学学报（自然科学版）》 CAS 2008年第3期37-39,共3页; 文摘扼要阐明抽取二维人脸图像特征方法并进行人脸识别,结合实验结果进行分析比较主元分析和核主元分析方法的优缺点,得出核主元分析方法在人脸识别算法中误识率低,解决了维数和小样本问题,能准确快速识别人脸的结论.; 关键词人脸识别主元分析法核主元分析法; Keywords face recognition principle component analysis kernel principle component analysis; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于t分布随机邻域嵌入算法的工业过程故障分类被引量：4: 5; 作者陶飞苗爱敏李鹏曹敏李维; 机构云南大学信息学院仲恺农业工程学院自动化工程系云南电网有限责任公司电力科学研究院; 出处《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期332-339,共8页; 基金国家自然科学基金(61763049) 云南省应用基础研究计划(2018FA032,2017FB096)。; 文摘针对在工业过程中数据普遍存在的非线性特性,基于数据的局部相关关系对分类的影响,提出一种基于t分布随机邻域嵌入(t-SNE)的数据特征提取和故障分类方法。利用t-SNE算法非线性、非参数降维的优势,与费舍判别分析(FDA)、支持向量机(SVM)分类器相结合建立故障分类模型。利用t-SNE算法对故障数据进行非线性特征提取,获取数据的关键区分特征。用FDA和SVM算法实现故障分类和识别。通过田纳西-伊士曼(TE)过程获得的实验数据进行实验仿真分析,并分别与基于核主元分析法(KPCA)、拉普拉斯特征映射(LE)构建的KPCA-FDA、LE-FDA、KPCA-SVM、LE-SVM 4种故障分类模型进行比较。定量评估结果表明:即使基于不同分类器,相较于其他2种方法,该文方法的分类准确率分别提升了2%和7%,且其平均分类准确率能保持在97%以上。; 关键词 t分布随机邻域嵌入工业过程费舍判别分析支持向量机田纳西-伊士曼过程核主元分析法拉普拉斯特征映射; Keywords t-distributed random neighborhood embedding industrial process Fisher discriminant analysis support vector machines Tenessee Eastman process kernel principal component analysis Laplace eigenmap; 分类号 TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于T-S模糊KPCA模型的分布式控制系统传感器故障诊断被引量：2: 6; 作者王磊谢寿生任立通余坚崔小军; 机构空军工程大学航空航天工程学院中国人民解放军中国人民解放军; 出处《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期988-995,共8页; 文摘为减小航空发动机多工况的工作特性和分布式控制系统非线性网络环境对故障诊断系统的影响,针对航空发动机分布式控制系统,提出一种基于T-S模糊KPCA模型的传感器故障诊断方法。首先采用C均值模糊聚类法,以油门杆角度为样本标签,对样本空间进行模糊分类,再通过模糊相似矩阵剔除各样本子空间的野值点;其次建立标称工况的KPCA模型,并利用训练样本对非标称工况的隶属度函数进行辨识,得到全工况T-S模糊KPCA模型;最后利用统计量T 2和SPE对传感器故障进行检测,并采用数据重构方法对故障传感器进行隔离定位。仿真结果表明该方法对发动机的任意稳定工况具有自适应能力,能够在非线性网络环境下对正常样本和故障样本保持较低的虚警率和漏报率。当多个传感器同时发生故障时,能够准确找到故障源,实现对故障传感器的隔离。; 关键词航空发动机分布式控制系统 T-S模糊模型核主元分析法传感器故障诊断; Keywords Aero-engine Distributed control system T-S fuzzy model Kernel principal component analysis Sensor fault diagnosis; 分类号 V263.6 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于EGK' M-RBF网络的顺丁橡胶门尼黏度预测被引量：1: 7; 作者李大字钱丽王淑红靳其兵; 机构北京化工大学信息科学与技术学院北京燕山石化公司橡胶厂; 出处《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期2367-2371,共5页; 基金国家高技术研究发展计划项目(2008AA04Z131) 北京市优秀人才资助项目(2009D013000000003)~~; 文摘提出一种基于增强的全局K’-means算法(EGK’M)-RBF网络的建模方法,该方法采用作者提出的EGK’M来确定RBF网络隐含层的结构,包括隐含层中心个数、中心位置以及隐含层扩展常数,采用KPCA提取非线性特征信息,实现辅助变量的二次选择。并与基于PCA和EGK’M-RBF网络模型、基于KPCA和K-means算法的RBF网络模型进行比较,模型验证结果证明本文所提出的模型具有更好的预测能力,更小的泛化绝对误差和均方误差。; 关键词改进的全局K'-means算法核主元分析法门尼黏度 RBF网络; Keywords enhanced EGK＇M kernel principle components analysis Mooney viscosity RBF network; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多源信号融合的灯泡贯流式机组故障特征提取被引量：4: 8; 作者陈茗胡边李靖; 机构湖南水利水电职业技术学院五凌电力有限公司国家电投集团水电产业创新中心湖南省水电智慧化工程技术研究中心; 出处《人民长江》北大核心 2023年第8期185-189,210,共6页; 基金国家自然科学基金项目(51775185) 湖南省高新技术产业科技创新引领计划(2020GK2094) 国家电力投资集团统筹科研项目(TC2020SD01)。; 文摘水电机组在非平稳工况及异常运行状态下,会产生剧烈的振动并发出刺耳的噪声。针对上述振动和音频信号,以灯泡贯流式水电机组为研究对象,通过布置高精度的加速度和音频传感器,对机组各部位的振动和噪声进行实时监测,采集振动和音频的多源融合信号。采用核主元分析法(KPCA)与改进的K-Means聚类算法提取多源融合信号频率幅值均方根参数,得到水轮机桨叶碰磨、本体敲击及发电机局放等故障的能量分布与特征值,构建了能够反映机组状态的六维特征向量模型。现场故障模拟试验表明,该模型能准确识别出对应故障,为机组检修维护提供了有力支撑。; 关键词多源信号融合故障特征灯泡贯流式机组核主元分析法(KPCA) K均值; Keywords multi-source signal fusion fault feature bulb tubular units Kernel Principal Component Analysis(KPCA) K-Means; 分类号 TM622 [电气工程—电力系统及自动化] TK733.3 [交通运输工程—轮机工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进KFDA和RW ν-SVM的化工生产系统故障快速诊断被引量：3: 9; 作者王斌施祖建匡蕾; 机构江苏省安全生产科学研究院化工安全与信息研究所; 出处《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第8期84-89,共6页; 基金江苏省科技基础设施建设计划项目(BM2012067); 文摘为提高复杂化工生产系统在线故障诊断的效率和准确率,将改进核费舍尔主元分析法(KFDA)和鲁棒损失小波ν-支持向量机法(RWν-SVM)结合。首先,利用近邻边界法对KFDA进行监督降维,快速辨识和提取化工过程影响因素的核主元。然后,将核主元作为诊断和分类RWν-SVM的输入参数,并优化回归决策函数表达式,使诊断过程更加快速,分类更加准确。最后,设计一个基于改进KFDA和RWν-SVM算法,并以经典的田纳西-伊士曼化工过程(TEP)为实例进行计算。结果表明:用改进的算法,能快速诊断和分类化工生产系统中的故障,且在计算效率和正确率方面均优于普通方法,故障诊断结果能够反映化工过程的实际情况。; 关键词化工过程快速故障诊断核费舍尔主元分析法(KFDA) 支持向量机(SVM) 分类算法; Keywords chemical process fast fault diagnosis kernel Fisher diseriminant analysis （KFDA） support vector machine （SVM） classification algorithm; 分类号 X937 [环境科学与工程—安全科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于核函数主元分析的航空发动机故障检测方法	胡金海谢寿生陈卫侯胜利蔡开龙	《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	21	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种基于自适应核主元分析的故障检测方法	胡金海李应红杨帆尉询楷侯胜利	《控制工程》 CSCD	2007	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种人脸特征选择新方法的研究	李伟红陈伟民龚卫国	《电子测量与仪器学报》 CSCD	2006	9	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于Kernel PCA的人脸识别算法的探讨	张晓红汤晓华沈晓红	《北京工商大学学报（自然科学版）》 CAS	2008	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于t分布随机邻域嵌入算法的工业过程故障分类	陶飞苗爱敏李鹏曹敏李维	《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	4	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于T-S模糊KPCA模型的分布式控制系统传感器故障诊断	王磊谢寿生任立通余坚崔小军	《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心	2014	2	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于EGK' M-RBF网络的顺丁橡胶门尼黏度预测	李大字钱丽王淑红靳其兵	《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2011	1	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于多源信号融合的灯泡贯流式机组故障特征提取	陈茗胡边李靖	《人民长江》北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料
9	基于改进KFDA和RW ν-SVM的化工生产系统故障快速诊断	王斌施祖建匡蕾	《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心	2013	3	在线阅读下载PDF 职称材料