测控技术
測控技術
측공기술
MEASUREMENT & CONTROL TECHNOLOGY
2013年
6期
56-60
,共5页
高斯混合模型%特征选择%数据缺失%分类器%故障检测
高斯混閤模型%特徵選擇%數據缺失%分類器%故障檢測
고사혼합모형%특정선택%수거결실%분류기%고장검측
Gaussian mixture model%feature selection%missing data%classifier%fault detection
提出了一种基于GMM的数据缺失的故障检测技术,主要解决了数据缺失情况下多工况的故障检测问题.首先需要对缺失数据进行数据修补,为GMM构建提供数据驱动的基础；然后利用混合互信息方法进行特征选择,降低维度,简化GMM计算量；接着估计GMM模型各个高斯分量的权重、均值、方差统计量；最后设计一个分类器,用于检测故障.通过TEP仿真实验,验证了该方法的有效性.
提齣瞭一種基于GMM的數據缺失的故障檢測技術,主要解決瞭數據缺失情況下多工況的故障檢測問題.首先需要對缺失數據進行數據脩補,為GMM構建提供數據驅動的基礎；然後利用混閤互信息方法進行特徵選擇,降低維度,簡化GMM計算量；接著估計GMM模型各箇高斯分量的權重、均值、方差統計量；最後設計一箇分類器,用于檢測故障.通過TEP倣真實驗,驗證瞭該方法的有效性.
제출료일충기우GMM적수거결실적고장검측기술,주요해결료수거결실정황하다공황적고장검측문제.수선수요대결실수거진행수거수보,위GMM구건제공수거구동적기출；연후이용혼합호신식방법진행특정선택,강저유도,간화GMM계산량；접착고계GMM모형각개고사분량적권중、균치、방차통계량；최후설계일개분류기,용우검측고장.통과TEP방진실험,험증료해방법적유효성.
