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提出综合利用核函数主元分析（KPCA）和神经网络的方法实现非线性系统内传感器故障的检测和识别，克服了以往核函数主元分析法只能给出故障检测结果，却无法对故障进行识别的缺陷，并给出了在特征空间中计算残差的简单方法。最后，对一个简单的多变量过程进行了故障检测和识别，验证了这一诊断策略的有效性。
基于核主元分析与神经网络的传感器故障诊断新方法
【摘 要】
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提出综合利用核函数主元分析（KPCA）和神经网络的方法实现非线性系统内传感器故障的检测和识别，克服了以往核函数主元分析法只能给出故障检测结果，却无法对故障进行识别的缺陷，并给
【机 构】
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燕山大学电气工程学院
【出 处】
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传感技术学报
【发表日期】
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2006年1期
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