【摘 要】
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针对核密度估计(kernel density estimation,KDE)方法获取的静态控制限可能不合理以及静态控制限无法跟踪信号动态特性的问题,提出一种基于新息矩阵的独立成分分析故障检测方
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61673387,61833016),陕西省自然科学基金资助项目(2020JM-356)。
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针对核密度估计(kernel density estimation,KDE)方法获取的静态控制限可能不合理以及静态控制限无法跟踪信号动态特性的问题,提出一种基于新息矩阵的独立成分分析故障检测方法(innovation matrixindependent component analysis,IM-ICA)。首先采用正常样本数据建立ICA模型,然后在ICA的基础上引入基于移动窗口协方差矩阵的新息矩阵,最后考虑连续样本的相互影响,将静态控制限改进为局部动态阈值进行故障检测。研究结果表明:IM-ICA故障检测方
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