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自适应核模式分析方法及其在航空发动机部件性能衰退识别中的应用
被引量：
4
1
作者
李冬
李本威
+1 位作者
杨欣毅
朱飞翔
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第9期1272-1278,共7页
针对测量数据因其部件之间的耦合不能有效识别各个部件性能衰退程度的问题,提出一种基于性能修正因子核模式分析的发动机部件性能衰退识别方法,并能与传感器测量偏差区分开。首先将传感器测量数据输入到自适应模型中去,产生一组用于识...
针对测量数据因其部件之间的耦合不能有效识别各个部件性能衰退程度的问题,提出一种基于性能修正因子核模式分析的发动机部件性能衰退识别方法,并能与传感器测量偏差区分开。首先将传感器测量数据输入到自适应模型中去,产生一组用于识别部件性能衰退的修正因子。将修正因子参考模式通过核模式映射到高维特征空间中去,在此可分(基本可分)空间中完成识别。考虑到修正因子参考模式在高维空间中映射的像呈带状分布,几何距离不能有效识别,基于此采用神经网络方法对模式进行识别。识别成功率达到94.34%。进一步分析了特征约简的输入维数对识别效果的影响以及所提方法的泛化能力。考查了噪声对模式识别的影响,得到幅值3%以内的噪声对识别结果无明显影响。证明了"自适应模型+核模式分析+神经网络"识别方法是可行的。
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关键词
自适应模型
核模式分析
性能衰退
修正因子
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职称材料
基于统计量模式分析的MKPLS间歇过程监控与质量预报
被引量：
12
2
作者
常鹏
王普
+2 位作者
高学金
齐咏生
张亚潮
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第6期1409-1416,共8页
传统MKPLS是对数据矩阵的协方差矩阵进行分解,没有利用数据的高阶统计量等有用信息,在进行特征提取时会造成数据有用信息的丢失,导致故障识别效果差。为了解决此问题,提出了统计量模式分析(SPA)与多向核偏最小二乘(MKPLS)相结合的多向...
传统MKPLS是对数据矩阵的协方差矩阵进行分解,没有利用数据的高阶统计量等有用信息,在进行特征提取时会造成数据有用信息的丢失,导致故障识别效果差。为了解决此问题,提出了统计量模式分析(SPA)与多向核偏最小二乘(MKPLS)相结合的多向统计量模式分析的核偏最小二乘方法(MSPAKPLS)。该方法首先引入滑动窗技术构造样本的不同阶次统计量,将数据从原始的数据空间映射到统计量样本空间,然后利用核函数将统计量样本空间映射到高维核空间进行偏最小二乘分析,并对产品质量进行预测。最后将该方法应用到工业青霉素发酵过程中,并与传统方法进行比较,发现该方法具有更好的监控性能和预测性能。
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关键词
过程监控
多向
核
偏最小二乘(MKPLS)
多向统计量
模式分析
的
核
偏最小二乘(MSPAKPLS)
间歇过程
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职称材料
题名
自适应核模式分析方法及其在航空发动机部件性能衰退识别中的应用
被引量：
4
1
作者
李冬
李本威
杨欣毅
朱飞翔
机构
海军航空工程学院研究生管理大队
海军航空工程学院飞行器工程系
出处
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第9期1272-1278,共7页
文摘
针对测量数据因其部件之间的耦合不能有效识别各个部件性能衰退程度的问题,提出一种基于性能修正因子核模式分析的发动机部件性能衰退识别方法,并能与传感器测量偏差区分开。首先将传感器测量数据输入到自适应模型中去,产生一组用于识别部件性能衰退的修正因子。将修正因子参考模式通过核模式映射到高维特征空间中去,在此可分(基本可分)空间中完成识别。考虑到修正因子参考模式在高维空间中映射的像呈带状分布,几何距离不能有效识别,基于此采用神经网络方法对模式进行识别。识别成功率达到94.34%。进一步分析了特征约简的输入维数对识别效果的影响以及所提方法的泛化能力。考查了噪声对模式识别的影响,得到幅值3%以内的噪声对识别结果无明显影响。证明了"自适应模型+核模式分析+神经网络"识别方法是可行的。
关键词
自适应模型
核模式分析
性能衰退
修正因子
Keywords
Self-adaptive model
Kernel pattern analysis
Performance deterioration
Modified factor
分类号
V235.13 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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职称材料
题名
基于统计量模式分析的MKPLS间歇过程监控与质量预报
被引量：
12
2
作者
常鹏
王普
高学金
齐咏生
张亚潮
机构
北京工业大学电子信息与控制工程学院
内蒙古工业大学电力学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第6期1409-1416,共8页
基金
国家自然科学基金(61174109
61364009)
高等学校博士学科点专项科研基金(20101103110009)资助项目
文摘
传统MKPLS是对数据矩阵的协方差矩阵进行分解,没有利用数据的高阶统计量等有用信息,在进行特征提取时会造成数据有用信息的丢失,导致故障识别效果差。为了解决此问题,提出了统计量模式分析(SPA)与多向核偏最小二乘(MKPLS)相结合的多向统计量模式分析的核偏最小二乘方法(MSPAKPLS)。该方法首先引入滑动窗技术构造样本的不同阶次统计量,将数据从原始的数据空间映射到统计量样本空间,然后利用核函数将统计量样本空间映射到高维核空间进行偏最小二乘分析,并对产品质量进行预测。最后将该方法应用到工业青霉素发酵过程中,并与传统方法进行比较,发现该方法具有更好的监控性能和预测性能。
关键词
过程监控
多向
核
偏最小二乘(MKPLS)
多向统计量
模式分析
的
核
偏最小二乘(MSPAKPLS)
间歇过程
Keywords
process monitoring
multi-way kernel partial least squares （MKPLS）
multi-way statistics pattern analysis kernel partial least squares（MSPAKPLS）
batch process
分类号
TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应核模式分析方法及其在航空发动机部件性能衰退识别中的应用
李冬
李本威
杨欣毅
朱飞翔
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于统计量模式分析的MKPLS间歇过程监控与质量预报
常鹏
王普
高学金
齐咏生
张亚潮
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
12
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职称材料
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