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改进的核费舍判别法在化工过程故障诊断中的应用
1
作者
吴洪艳
黄道平
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第2期595-597,601,共4页
化工过程采样数据具有强非线性和噪声,针对化工过程状态监控的问题,提出一种改进的核费舍判别分析法(KFDA)的故障诊断算法。首先采样数据经过小波变换方法去除噪声,去除噪声后的数据进行KFDA建模,然后在建模同时采用特征向量选择(FVS)...
化工过程采样数据具有强非线性和噪声,针对化工过程状态监控的问题,提出一种改进的核费舍判别分析法(KFDA)的故障诊断算法。首先采样数据经过小波变换方法去除噪声,去除噪声后的数据进行KFDA建模,然后在建模同时采用特征向量选择(FVS)算法降低复杂性。Tennessee Eastman process实验结果表明了该算法的有效性,同时该算法加强了KFDA故障诊断的准确性,并明显地减少了存储空间和运算时间。
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关键词
核费舍判别分析
故障诊断
小波降噪
特征向量选择
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职称材料
题名
改进的核费舍判别法在化工过程故障诊断中的应用
1
作者
吴洪艳
黄道平
机构
华南理工大学自动化科学与工程学院
湛江师范学院信息科学与技术学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第2期595-597,601,共4页
基金
广东省科技攻关项目(2003B50301)
文摘
化工过程采样数据具有强非线性和噪声,针对化工过程状态监控的问题,提出一种改进的核费舍判别分析法(KFDA)的故障诊断算法。首先采样数据经过小波变换方法去除噪声,去除噪声后的数据进行KFDA建模,然后在建模同时采用特征向量选择(FVS)算法降低复杂性。Tennessee Eastman process实验结果表明了该算法的有效性,同时该算法加强了KFDA故障诊断的准确性,并明显地减少了存储空间和运算时间。
关键词
核费舍判别分析
故障诊断
小波降噪
特征向量选择
Keywords
Kernel Fisher Discriminant Analysis(KFDA)
fault diagnosis
wavelet de-noising
feature vector selection
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
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1
改进的核费舍判别法在化工过程故障诊断中的应用
吴洪艳
黄道平
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009
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