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题名分步动态自回归核主元分析及其在故障诊断中应用
被引量:4
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作者
张敏龙
王涛
王旭平
常红伟
王放
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机构
第二炮兵工程大学机电工程系
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第5期1464-1468,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61201449
51405498)~~
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文摘
针对滑动窗自适应核主元分析法(KPCA)在处理参数敏感和缓慢劣化问题时存在的"过适应"现象,容易产生漏报的问题,提出了一种分步动态自回归KPCA算法。首先,借鉴动态数据矩阵思想,分步建立初始模型;然后,在滑动窗自适应KPCA的基础上,引入指数加权法则处理实时数据、更新模型;最后,分析算法复杂度,并给出具体实现步骤。利用模拟数据分析分解系数和加权因子对算法的影响,结果表明,与滑动窗自适应KPCA相比,所提方法在参数选择恰当的情况下,模型效率提高了近90%,误报次数几乎降为0,还能通过调整加权因子取值来控制算法的适应能力,以解决多样化的动态问题。将算法应用于压缩机喘振和轴承故障实验数据分析,验证了所提算法处理参数敏感和缓慢劣化问题的能力。
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关键词
核主元分析
滑动窗
分步动态策略
指数加权
故障诊断
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Keywords
Kernel Principal Component Analysis(KPCA)
moving window
step dynamic strategy
exponentially weighting
fault diagnosis
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分类号
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名分步自回归核主元分析法及其应用
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作者
张敏龙
王涛
王旭平
常红伟
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机构
火箭军工程大学
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出处
《电光与控制》
北大核心
2016年第8期97-101,共5页
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基金
国家自然科学基金(61201449)
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文摘
针对传统核主元分析法诊断动态系统故障可能会出现大量误报、漏报问题,提出一种分步自回归核主元分析法。该方法以分步动态策略为基础建立诊断模型,结合滑动窗口机制和指数加权思想,通过不断加入经加权处理的实时数据更新诊断模型,使用T^2和SPE统计量判断系统是否发生故障。将该方法应用于柴油机气阀机构故障检测,结果表明:该方法既能充分利用原始数据和实时动态信息,自动更新模型,又能减小计算量,更早监测出异常工作状态,提高故障诊断的快速性,还能增大故障敏感度,使诊断结果更加准确可靠。
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关键词
故障诊断
核主元分析
分步动态策略
滑动窗口
指数加权
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Keywords
fault diagnosis
kernel principal component analysis
step dynamic strategy
moving window
exponential weighting
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分类号
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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