计算机技术与发展
計算機技術與髮展
계산궤기술여발전
COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
2013年
6期
79-81,85
,共4页
主成分分析%流形学习%故障诊断
主成分分析%流形學習%故障診斷
주성분분석%류형학습%고장진단
principal component analysis%manifold learning%fault diagnosis
在故障诊断过程中,传统的主元分析(Principal Component Analysis,PCA)算法,假设建模使用的历史数据为正常模式下采集的纯净数据,而在工业现场这一假设难以满足.针对传统PCA算法的这一缺陷,文中提出一种鲁棒PCA算法.该算法利用流形学习的思想,通过构造数据间近邻图的方式,计算各数据点的能量密度函数,并以此为依据去除历史数据中混杂的噪声和故障数据,增强PCA算法的鲁棒性.同时在文中给出了鲁棒PCA算法在故障诊断中的应用步骤,并通过对Tennessee Eastman过程的仿真研究,验证了鲁棒PCA算法在故障诊断中的可行性和有效性.
在故障診斷過程中,傳統的主元分析(Principal Component Analysis,PCA)算法,假設建模使用的歷史數據為正常模式下採集的純淨數據,而在工業現場這一假設難以滿足.針對傳統PCA算法的這一缺陷,文中提齣一種魯棒PCA算法.該算法利用流形學習的思想,通過構造數據間近鄰圖的方式,計算各數據點的能量密度函數,併以此為依據去除歷史數據中混雜的譟聲和故障數據,增彊PCA算法的魯棒性.同時在文中給齣瞭魯棒PCA算法在故障診斷中的應用步驟,併通過對Tennessee Eastman過程的倣真研究,驗證瞭魯棒PCA算法在故障診斷中的可行性和有效性.
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