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基于特征子空间的系统故障检测与诊断

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针对KPCA不适合于大样本的不足,提出一种基于特征子空间映射的主元分析(FSP-KPCA)及其故障检测方法.利用核函数技巧,从样本数据中选取基向量集,基向量集在特征空间F中扩展生成特征子空间,样本数据在特征子空间投影,然后,对映射数据进行主元分析,从而形成FSP PCA及其故障检测方法.当故障产生时,计算该故障与已知故障的特征子空间的夹角(核主角),以此识别故障类型.将提出的方法应用于Tennessee Eastman(TE)过程故障监测,证明本算法的有效性.

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来源
《2013年中国智能自动化会议》|2013年|221-226|共6页
会议地点扬州
作者
FAN Yugang; 范玉刚; ZHANG Yaxiong; 张亚雄; WU Jiande; 吴建德; HUANG Guoyong; 黄国勇; WANG Xiaodong; 王晓东;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类算法理论;
关键词
主元分析; 故障检测; 核函数; 特征子空间;

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