本文關鍵詞：分步自回歸核主元分析法及其應用

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【摘要】：針對傳統(tǒng)核主元分析法診斷動態(tài)系統(tǒng)故障可能會出現(xiàn)大量誤報、漏報問題,提出一種分步自回歸核主元分析法。該方法以分步動態(tài)策略為基礎建立診斷模型,結(jié)合滑動窗口機制和指數(shù)加權(quán)思想,通過不斷加入經(jīng)加權(quán)處理的實時數(shù)據(jù)更新診斷模型,使用T~2和SPE統(tǒng)計量判斷系統(tǒng)是否發(fā)生故障。將該方法應用于柴油機氣閥機構(gòu)故障檢測,結(jié)果表明:該方法既能充分利用原始數(shù)據(jù)和實時動態(tài)信息,自動更新模型,又能減小計算量,更早監(jiān)測出異常工作狀態(tài),提高故障診斷的快速性,還能增大故障敏感度,使診斷結(jié)果更加準確可靠。
【作者單位】： 火箭軍工程大學;
【關鍵詞】： 故障診斷 核主元分析 分步動態(tài)策略 滑動窗口 指數(shù)加權(quán)
【基金】：國家自然科學基金(61201449)
【分類號】：TK428
【正文快照】： 0引言核主元分析法[1](Kernel Principal Component Anal-ysis,KPCA)是一種非線性數(shù)據(jù)處理方法,目前已經(jīng)在入侵檢測、圖像處理、過程監(jiān)控、故障診斷等領域得到了成功應用[2-5]。但傳統(tǒng)KPCA建立在靜態(tài)模型基礎上,存在模型訓練完成后不能改變的缺陷,應用于動態(tài)時變系統(tǒng)中可能會

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本文編號：807985