【摘 要】
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针对KPCA不适合于大样本的不足,提出一种基于特征子空间映射的主元分析(FSP-KPCA)及其故障检测方法。利用核函数技巧,从样本数据中选取基向量集,基向量集在特征空间F中扩展生
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省矿物管道输送工程技术研究中心
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针对KPCA不适合于大样本的不足,提出一种基于特征子空间映射的主元分析(FSP-KPCA)及其故障检测方法。利用核函数技巧,从样本数据中选取基向量集,基向量集在特征空间F中扩展生成特征子空间,样本数据在特征子空间投影,然后,对映射数据进行主元分析,从而形成FSP_PCA及其故障检测方法。当故障产生时,计算该故障与已知故障的特征子空间的夹角(核主角),以此识别故障类型。将提出的方法应用于Tennessee Eastman(TE)过程故障监测,证明本算法的有效性。
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