故障子空間矩陣是基于主元分析故障辨識(shí)的常用方法。但常規(guī)的故障子空間矩陣僅能描述當(dāng)故障發(fā)生時(shí)哪些變量偏離了它們的正常值。當(dāng)兩種故障類型具有相同的故障變量時(shí),故障子空間矩陣不能將它們區(qū)分。為了進(jìn)一步提高故障子空間矩陣的辨識(shí)能力,本文提出正負(fù)故障子空間矩陣法。新方法不僅揭示了故障變量,并且可以反映變量的變化趨勢(shì),這使得故障子空間矩陣所代表的故障類型更加具體。首先,以監(jiān)測(cè)統(tǒng)計(jì)量最小為優(yōu)化目標(biāo)求出各種故障狀態(tài)下變量的幅值向量。其次,通過(guò)幅值向量求出變量的重構(gòu)值和符號(hào)矩陣。然后,根據(jù)重構(gòu)貢獻(xiàn)率最小找到對(duì)應(yīng)的故障子空間矩陣,并將該矩陣與符號(hào)矩陣相乘得到正負(fù)故障子空間矩陣。最后,根據(jù)有方向故障子空間矩陣完成故障辨識(shí)。通過(guò)對(duì)翻車(chē)機(jī)液壓系統(tǒng)的故障辨識(shí)結(jié)果證明該方法具有較高準(zhǔn)確性和普適性。 

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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