动态鉴别结构保持投影的故障诊断方法

针对动态稀疏保局投影考虑数据的局部相似度信息,忽视局部差异度信息的问题,在综合考虑数据相似度信息和差异度信息的基础上,融合数据类标信息,提出了一种新的基于动态鉴别结构保持投影的故障诊断方法。该方法首先构造原始数据的扩展矩阵,利用稀疏表示获取数据的全局稀疏重构关系,并融入到相似度信息中;同时,考虑数据差异度信息和鉴别信息,构建的结构保持投影目标函数进行数据降维,最后利用鉴别函数值进行故障诊断。田纳西-伊斯曼过程的仿真结果表明,与保局鉴别分析方法相比,所提方法具有更好的诊断精度和更强的稳定性。