【摘 要】
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在应用KPCA进行故障检测时,根据累计贡献率选取的核主元是数据建模的最佳选择,但不是故障检测的最佳选择。为了解决这个问题,提出一种基于故障检测的KPCA中核主元的选取方法。使用核主元对样本马氏距离的贡献来评估核主元对故障检测的重要性,即运用即时累计贡献率(JITCPC)准则来选取核主元。选定和未选择的核主元分别用于定义主要和次要T~2统计量,运用核密度估计方法计算出99%的控制限。将统计量与控制限
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61673279),辽宁省教育厅项目(LJ2019007),辽宁省科学事业公益研究基金项目(2016001006)。
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在应用KPCA进行故障检测时,根据累计贡献率选取的核主元是数据建模的最佳选择,但不是故障检测的最佳选择。为了解决这个问题,提出一种基于故障检测的KPCA中核主元的选取方法。使用核主元对样本马氏距离的贡献来评估核主元对故障检测的重要性,即运用即时累计贡献率(JITCPC)准则来选取核主元。选定和未选择的核主元分别用于定义主要和次要T~2统计量,运用核密度估计方法计算出99%的控制限。将统计量与控制限比较进行故障检测。应用数值例子和半导体工业实例进行仿真研究,仿真结果说明JITCPC准则在基于KPCA的
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