多尺度主元分析方法在TE过程故障诊断中的应用研究

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利用主元分析数据压缩的优点,结合小波分析的多尺度特性,提出了一种改进的主元分析方法,该方法实现了对工业过程故障信号的分析与处理,建立了基于改进方法的工业系统故障检测与分离的程序架构。仿真研究表明:改进方法在故障检测方面性能优良,为故障检测领域相关问题的研究提供了有效例证。 Based on the advantages of principal component analysis of data compression and the multi-scale characteristics of wavelet analysis, an improved principal component analysis method is proposed. This method realizes the analysis and processing of industrial process fault signals and establishes an industrial system based on the improved method Fault detection and separation of the program architecture. The simulation results show that the improved method has good performance in fault detection and provides an effective illustration for the research of fault detection.
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