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基于MSPCA的传感器故障诊断与数据重构 被引量:2
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作者 徐涛 王祈 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第11期168-169,191,共3页
讨论了基于多尺度主元分析的故障传感器数据重构问题。传统的多尺度主元分析方法没有建立故障传感器数据重构模型,在相关传感器信号的所有尺度上建立主元分析模型进行传感器故障诊断的基础上,将主元分析模型的重构结果组合后进行小波逆... 讨论了基于多尺度主元分析的故障传感器数据重构问题。传统的多尺度主元分析方法没有建立故障传感器数据重构模型,在相关传感器信号的所有尺度上建立主元分析模型进行传感器故障诊断的基础上,将主元分析模型的重构结果组合后进行小波逆变换,设计了能够实现故障传感器数据重构的多尺度主元分析模型,从而实现故障传感器的数据重构。最后,利用试车台液氢供应系统的传感器数据仿真了几种典型传感器故障,并对设计模型实现数据重构的实用性和有效性进行了验证。 展开更多
关键词 多尺度主元分析 故障传感器 数据重构
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基于多尺度主元分析法的动态交通数据故障诊断与修复 被引量:8
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作者 陆百川 郭桂林 +3 位作者 肖汶谦 张海 张凯 邓捷 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2016年第1期134-137,166,共5页
针对动态交通数据的故障问题,提出了一种改进的多尺度主元分析(MSPCA)方法及数据修复模型。利用小波包多尺度分解将每个变量一次分解成逼近系数和多个尺度的细节系数,并在各个尺度矩阵建立相应的主元分析模型。以模型统计量控制限为阈值... 针对动态交通数据的故障问题,提出了一种改进的多尺度主元分析(MSPCA)方法及数据修复模型。利用小波包多尺度分解将每个变量一次分解成逼近系数和多个尺度的细节系数,并在各个尺度矩阵建立相应的主元分析模型。以模型统计量控制限为阈值,对小波系数重构得到综合主元分析模型,并将故障数据分离出来。利用数据修复模型以及根据时间相关性和空间相关性计算出各组数据的相关系数,并估算出故障数据的真实值。最后给出了各种仿真结果。 展开更多
关键词 交通运输工程 多尺度主元分析 故障诊断 数据修复 小波包
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采用多尺度主成分分析的控制系统欺骗攻击检测 被引量:6
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作者 刘大龙 冯冬芹 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期1738-1746,共9页
针对工业控制系统中存在的正弦欺骗攻击,以控制系统的典型回路为研究对象,建立数学模型;利用傅里叶变换、小波分析,从时间-尺度域分析其在攻击能力和隐蔽性方面与一般性欺骗攻击的不同特性;将多尺度主元分析(MSPCA)用于正弦攻击检测,提... 针对工业控制系统中存在的正弦欺骗攻击,以控制系统的典型回路为研究对象,建立数学模型;利用傅里叶变换、小波分析,从时间-尺度域分析其在攻击能力和隐蔽性方面与一般性欺骗攻击的不同特性;将多尺度主元分析(MSPCA)用于正弦攻击检测,提出在线检测算法.在TE过程上进行仿真研究,结果表明,正弦攻击不但能够造成物理破坏,而且伤害较隐蔽.当正弦攻击的频率较高时,通过传统的主成分分析(PCA)方法无法检测,所提出的方法能快速准确地检测出攻击. 展开更多
关键词 正弦欺骗攻击 小波分析 多尺度主成分分析 物理破坏 TE过程
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基于Gabor小波的多尺度PCA支持向量机人脸识别方法 被引量:5
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作者 张国云 章兢 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2009年第4期437-442,共6页
提出了一种基于Gabor小波的多尺度PCA支持向量机人脸识别方法。该方法首先计算5个尺度和8个方向的Gabor小波变换结果,再把不同人脸中的同一尺度和方向的变换结果进行特征重组,得到40个新的特征矩阵,然后分别利用PCA降维去噪,最后构造40... 提出了一种基于Gabor小波的多尺度PCA支持向量机人脸识别方法。该方法首先计算5个尺度和8个方向的Gabor小波变换结果,再把不同人脸中的同一尺度和方向的变换结果进行特征重组,得到40个新的特征矩阵,然后分别利用PCA降维去噪,最后构造40个支持向量机分类器并采用选票决策机制决定识别结果。实验结果表明,该方法不仅拓宽了主元分析法中累积方差贡献率可选范围,而且识别率受支持向量机核参数影响较小,使得支持向量机的核参数易于选择,同时取得了理想的识别效果。 展开更多
关键词 GABOR小波 多尺度主元分析 支持向量机 人脸识别
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基于小波包PCA的故障传感器数据重构方法 被引量:2
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作者 徐涛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第14期239-241,共3页
讨论了基于小波包的多尺度主元分析方法应用于故障传感器数据重构问题。传统的基于小波包的多尺度主元分析在进行传感器故障诊断时没有建立数据重构模型,在相关传感器信号进行小波包分解的基础上,在最佳数的所有节点上建立主元分析模型... 讨论了基于小波包的多尺度主元分析方法应用于故障传感器数据重构问题。传统的基于小波包的多尺度主元分析在进行传感器故障诊断时没有建立数据重构模型,在相关传感器信号进行小波包分解的基础上,在最佳数的所有节点上建立主元分析模型,将主元分析模型的重构结果组合后再进行小波逆变换,从而实现故障传感器的数据重构。最后,利用试车台液氢供应系统的传感器数据仿真了几种典型传感器故障,并对设计模型实现数据重构的实用性和有效性进行了验证。 展开更多
关键词 多尺度主元分析 小波包 故障传感器 数据重构
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基于滑动中值滤波的多尺度主元分析方法 被引量:2
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作者 范少荟 文成林 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期271-276,共6页
提出了一种基于滑动中值滤波的多尺度主元分析(MSPCA)方法,该方法利用中值滤波对主元分析(PCA)前的原始数据进行预处理,以去除异常点,并用多尺度主元分析方法把小波变换和主元分析有机结合起来,通过对过程数据的多尺度建模,来消除系统... 提出了一种基于滑动中值滤波的多尺度主元分析(MSPCA)方法,该方法利用中值滤波对主元分析(PCA)前的原始数据进行预处理,以去除异常点,并用多尺度主元分析方法把小波变换和主元分析有机结合起来,通过对过程数据的多尺度建模,来消除系统中的次要主元和小的小波系数,这样既提高了对数据中细微、重要变化的检测灵敏度,又解决了在测量数据中含有异常点的情况下,现有多尺度主元分析难以去除因异常点的存在而产生的虚警问题。仿真验证了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 滑动中值滤波 小波变换 多尺度主元分析 mspca 故障检测 故障诊断
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