【摘 要】
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为解决多故障诊断问题,提出了一种Fisher KNMF非线性算法。该算法结合核非负矩阵分解(KNMF)算法良好的非线性数据处理能力和Fisher判据的优秀分类能力,建立多故障诊断模型用
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院系统控制与信息处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目——非完整数据过程的鲁棒故障检测与故障认知方法(201361273161)
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为解决多故障诊断问题,提出了一种Fisher KNMF非线性算法。该算法结合核非负矩阵分解(KNMF)算法良好的非线性数据处理能力和Fisher判据的优秀分类能力,建立多故障诊断模型用于过程监控,计算样本的判别函数值,并将样本归于判别函数值最大的类,进而完成故障诊断。在TE模型上的仿真结果表明:Fisher KNMF算法在非线性多故障诊断方面具有良好的性能。
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