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基于KPCA特征集成算法的SOFC 系统多故障识别
1
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。
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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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职称材料
题名
基于KPCA特征集成算法的SOFC 系统多故障识别
1
作者
曾萧
宫亮
杨煜普
机构
上海交通大学电子信息与电气工程学院
出处
《化工自动化及仪表》
CAS
2019年第9期697-702,共6页
基金
国家自然科学基金项目(51777122)
文摘
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。
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
Keywords
SOFC
fault diagnosis
data-driven
KPCA feature integration algorithm
multinomial logistic regression
分类号
TH862.7 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于KPCA特征集成算法的SOFC 系统多故障识别
曾萧
宫亮
杨煜普
《化工自动化及仪表》
CAS
2019
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