發(fā)布時間：2021-01-26 18:30

　　針對空調(diào)系統(tǒng)運行過程具有非線性和動態(tài)特性的特點,提出了一種基于動態(tài)核主元分析的傳感器故障檢測方法。該方法采用核主元分析提取系統(tǒng)中的非線性冗余信息,建立核主元模型,再引入指數(shù)加權的定義,進行在線診斷的同時對模型進行實時更新,得到了改進的動態(tài)核主元模型。選擇SPE統(tǒng)計量作為系統(tǒng)是否發(fā)生故障的依據(jù)。最后通過貢獻圖法實現(xiàn)了對故障變量的分離。將此方法應用于某地源熱泵系統(tǒng)的傳感器故障檢測,結果表明,該方法能夠實時更新核主元模型和置信限,成功分離故障變量,且和傳統(tǒng)主元分析法相比具有更好的故障診斷效果。 

【文章來源】：機械設計與制造. 2020,(07)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 PCA與KPCA基本原理
    2.1 PCA的基本原理
    2.2 KPCA的基本原理
3 動態(tài)核主元分析法故障診斷
    3.1 動態(tài)核主元分析模型的建立
    3.2 基于貢獻圖法的故障分離
    3.3 基于動態(tài)核主元分析法的故障檢測系統(tǒng)
4 應用與分析
5 結論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種基于KPCA的非線性故障診斷方法[J]. 鄧曉剛,田學民.  山東大學學報(工學版). 2005(03)



本文編號：3001610