【摘要】：四子空間方法作為常用的狀態(tài)監(jiān)測方法,需要假設(shè)過程變量服從高斯分布,實際中大部分的工業(yè)數(shù)據(jù)并不服從高斯分布,這使得四子空間方法的應(yīng)用范圍非常有限.基于此,本文使用核密度估計方法來改進傳統(tǒng)的四子空間方法,得到了適用于一般分布下的基于核密度估計的四子空間狀態(tài)監(jiān)測方法.最后,利用電廠高溫過熱器的實際數(shù)據(jù)進行檢驗.結(jié)果表明改進的四子空間方法更為普適,狀態(tài)監(jiān)測效果也有很大的提高.
[Abstract]:As a commonly used state monitoring method, the four subspace methods need to assume that the process variables are distributed from Gao Si. In practice, most of the industrial data are not distributed from Gao Si, which makes the application scope of the four subspace methods very limited. Based on this, the kernel density estimation method is used to improve the traditional four-subspace method, and a four-subspace state monitoring method based on kernel density estimation is obtained for general distribution. Finally, the actual data of high temperature superheater in power plant are used to test. The results show that the improved four-subspace method is more suitable and the effect of state monitoring is improved greatly.
【作者單位】： 上海電氣電站集團遠程監(jiān)控與故障診斷技術(shù)研究所;西安交通大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(71371152;11571270)~~
【分類號】：O21;TM62

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本文編號：2404721