【摘 要】
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针对传统核主元分析(KPCA)方法在复杂机电系统过程监测中存在的故障检出效果不佳的问题,提出了一种双参数优化的KPCA方法.以T2统计量和SPE统计量的平均故障检出率作为KPCA参
【机 构】
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西安交通大学 机械制造系统工程国家重点实验室,陕西 西安 710049
【出 处】
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2012年第二届全国现代制造集成技术学术会议
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针对传统核主元分析(KPCA)方法在复杂机电系统过程监测中存在的故障检出效果不佳的问题,提出了一种双参数优化的KPCA方法.以T2统计量和SPE统计量的平均故障检出率作为KPCA参数选择的标准,结合已知故障的案例数据,进行参数优化建模.TE仿真模型的数据分析表明,该方法有效提高了已知故障的检出效果.以某化工企业压缩机组系统的实际故障案例数据,进一步验证分析了该方法的有效性和可行性。
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