提出一种改进的基于数据块更新的递归主元分析(recursive principal component analysis,RPCA)方法,对具有慢时变和多变量等特性的某型舰空导弹武器雷达发射机工作过程进行自适应监测。该方法在协方差矩阵的特征值分解中引入低秩奇异值...提出一种改进的基于数据块更新的递归主元分析(recursive principal component analysis,RPCA)方法,对具有慢时变和多变量等特性的某型舰空导弹武器雷达发射机工作过程进行自适应监测。该方法在协方差矩阵的特征值分解中引入低秩奇异值分解递归方法,实现负荷矩阵和特征值矩阵的递归计算;制定了均值、方差的更新策略;给出一种基于指数加权的控制限递归算法以提高RPCA的健壮性。实验证明该方法能自适应地跟踪过程时变并实时监测故障,同时有效地降低误警率。展开更多
文摘提出一种改进的基于数据块更新的递归主元分析(recursive principal component analysis,RPCA)方法,对具有慢时变和多变量等特性的某型舰空导弹武器雷达发射机工作过程进行自适应监测。该方法在协方差矩阵的特征值分解中引入低秩奇异值分解递归方法,实现负荷矩阵和特征值矩阵的递归计算;制定了均值、方差的更新策略;给出一种基于指数加权的控制限递归算法以提高RPCA的健壮性。实验证明该方法能自适应地跟踪过程时变并实时监测故障,同时有效地降低误警率。
