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题名一种基于改进核Fisher的故障诊断方法
被引量：9
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作者
马立玲
徐发富
王军政
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机构
北京理工大学自动化学院
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出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期1041-1048,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61503027)~~
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文摘
针对化工过程故障数据呈非线性分布,数据类别复杂,难以进行故障诊断的问题,提出一种改进核Fisher的故障诊断方法。对于原始样本数据投影后,样本出现因类间距离存在很大差异性而导致部分类别样本存在混叠的现象,以及不同类别的边界数据归类模糊问题,给出了统一的解决办法。该方法首先采用改进类间距的方法来改变样本投影空间的分布,使得样本具有较好的投影效果,然后通过定义阈值参数来筛选出边界数据,对于边界数据,采用改进的K近邻(K-NN)算法来分类,对于非边界数据,采用马氏距离来分类。最后在TE过程中进行了仿真验证,结果表明方法在兼顾了故障诊断时间的同时,有效提高了故障诊断精度。
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关键词
核FISHER
故障诊断
改进k-nn算法
实验验证
优化
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Keywords
kernel Fisher
fault diagnosis
improved k-nn algorithm
experimental verification
optimizing
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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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题名相空间重构和混沌神经网络融合的短期负荷预测研究
被引量：44
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作者
孙雅明
张智晟
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机构
天津大学电气自动化工程学院
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出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2004年第1期44-48,共5页
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文摘
该文首次提出基于PSRT和ICNN融合的电力系统STLF模型,所构造的ICNN预测模型对负荷初值和混沌轨迹的游动性有很强的敏感性,可表征复杂的动力学行为和具有全局寻优的性能,以PSRT确定ICNN输入维数,训练样本集按预测相点步进动态相轨迹和最近邻点集原理形成的,可增强预测模型对混沌动力学的联想和泛化推理能力;文中用遗传算法作为ICNN的学习算法,对两类不同负荷系统日、周预测仿真测试,证实所研究的预测模型能有效、稳定的提高预测精度,且有较高的适应能力,为将基于PSRT和ICNN融合的电力系统STLF方法用于实际运行系统在理论上取得了有效的进展。
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关键词
电力系统
短期负荷预测
混沌
神经网络
相空间重构
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Keywords
Short-term load forecasting (STLF)
improved chaotic neural network (ICnn)
Phase space reconstruction theory (PSRT)
Nearest neighbor points
Genetic algorithm (GA)
neural network (nn)
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名特征保持的基于紧支径向基函数的点云简化
被引量：5
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作者
王先泽
李忠科
张晓娟
吕培军
王勇
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机构
第二炮兵工程大学
北京大学口腔医学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013年第1期201-206,共6页
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基金
国家科技支撑计划基金项目(2009BAI81B00)
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文摘
提出一种特征保持的基于紧支径向基函数的点云简化算法。算法采用迭代简化的策略:使用改进的k_近邻算法计算点的k邻域,并根据每个点的局部最小二乘拟合曲面多项式计算每个点的高斯曲率;根据选择的紧支径向基函数,建立与点曲率和基函数支撑半径内点云密度相关的评估函数来评估点的重要性,删除函数值最小的点;更新与删除点相关的函数值,迭代删除值最小的点直到满足简化要求。实验结果表明,该方法能够精确地控制简化后点云的数量,尖峰信噪比高,且能够较好地保持点云的特征。
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关键词
点云简化
紧支径向基函数
特征保持
改进的k_近邻算法
支撑半径
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Keywords
point cloud simplification
CSRBF
feature-preserving
improved k_ nn algorithm
support radius
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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