本文選題：控制系統(tǒng) + 故障檢測�。� 參考：《信息與控制》2017年01期

【摘要】：針對復(fù)雜控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)維度高、變量之間存在耦合和信息冗余嚴(yán)重的特點,采用動態(tài)主元分析和加權(quán)模糊C均值聚類相結(jié)合的方法.在考慮控制系統(tǒng)動態(tài)特性的基礎(chǔ)上,降低數(shù)據(jù)維度;同時提取主元特征值作為權(quán)值系數(shù),描述不同特征對控制系統(tǒng)故障的貢獻(xiàn)程度.然后,采用模糊C均值聚類算法,獲得正常數(shù)據(jù)的聚類中心,建立其與故障數(shù)據(jù)的加權(quán)差值模型,最后對控制系統(tǒng)進(jìn)行故障檢測.實驗結(jié)果表明,該方法能提高控制系統(tǒng)故障檢測的準(zhǔn)確性和有效性.
[Abstract]:In view of the characteristics of high data dimension, coupling between variables and serious information redundancy, dynamic principal component analysis (DPCA) and weighted fuzzy C-means clustering (WFCM) are used. On the basis of considering the dynamic characteristics of the control system, the data dimension is reduced, and the principal component eigenvalue is extracted as the weight coefficient to describe the contribution of different features to the fault of the control system. Then, the fuzzy C-means clustering algorithm is used to obtain the normal data clustering center, and the weighted difference model between the normal data and the fault data is established. Finally, the fault detection of the control system is carried out. Experimental results show that this method can improve the accuracy and effectiveness of fault detection in control system.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)控制與計算機(jī)工程學(xué)院;
【基金】：河北省自然科學(xué)基金資助項目(F2012502032) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金面上項目(2014MS152)
【分類號】：TP273;TP277

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本文編號：1820671