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基于KPCA特征集成算法的SOFC 系统多故障识别
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作者 曾萧 宫亮 杨煜普 《化工自动化及仪表》 CAS 2019年第9期697-702,共6页
针对固体氧化物燃料电池系统多模式、非线性及高维等特点,提出基于数据驱动的模式识别方法。首先用核主成分分析特征集成算法提取故障特征,然后在特征空间中使用多项式逻辑斯谛回归算法进行故障诊断。实验结果表明:核主成分分析特征集... 针对固体氧化物燃料电池系统多模式、非线性及高维等特点,提出基于数据驱动的模式识别方法。首先用核主成分分析特征集成算法提取故障特征,然后在特征空间中使用多项式逻辑斯谛回归算法进行故障诊断。实验结果表明:核主成分分析特征集成算法可以全面提取出故障特征,能够大幅提高后续分类器故障的识别效果。 展开更多
关键词 固体氧化物燃料电池 故障诊断 数据驱动 核主成分分析特征集成算法 多项式逻辑斯谛回归
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