【摘 要】
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对于复杂工业系统的故障诊断,由于非线性的存在,使得利用核函数的多元统计方法存在因核函数选择不同导致诊断结果不同的问题.本文采用最大方差展开的方法,作为一种流形学习方
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC0303703)资助
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对于复杂工业系统的故障诊断,由于非线性的存在,使得利用核函数的多元统计方法存在因核函数选择不同导致诊断结果不同的问题.本文采用最大方差展开的方法,作为一种流形学习方法,该方法在处理非线性数据时通过学习确定核矩阵,因而无需人为选择核函数.针对该方法难以对新增数据进行处理,本文提出了最大方差展开的增量式改进方法,利用正常样本进行学习建模,对检测样本通过增量的方式降维构造出低维空间,在该空间中构造监控统计量来完成故障的检测.最后,本文将该方法应用在水下控制系统的故障诊断中,通过仿真分析验证了该方法应用的有效性.
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