检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于主元分析的对称性检测

电子学报 1999年第5期27卷 25-28页

作者：卢春雨张长水闻芳阎平凡清华大学自动化系

对称性在日常生活中广泛存在，对一般物体镜像和旋转对称性的快速检测一直是计算机视觉的难题，至今未有通用性很好且效率较高的算法．本文提出一种新的方法，把对称性检测问题转化为协方差矩阵的特征值分解问题，文中的３个定理及其证... 详细信息

对称性在日常生活中广泛存在，对一般物体镜像和旋转对称性的快速检测一直是计算机视觉的难题，至今未有通用性很好且效率较高的算法．本文提出一种新的方法，把对称性检测问题转化为协方差矩阵的特征值分解问题，文中的３个定理及其证明奠定了理论基础．此外还把这一结论推广到旋转对称性的检测问题．仿真表明：这种方法理论基础扎实，操作简便，非常适合于强镜像对称复杂图像的镜像对称轴方向检测．

关键词：主元分析镜像对称检测旋转计算机视觉

基于主元分析与现场数据的过热汽温动态建模研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国电机工程学报 2005年第5期25卷 131-135页

作者：张小桃倪维斗李政郑松清华大学热能系

为克服试验建模与机理建模方法的不足,对利用现场数据建立过热汽温的动态模型进行了研究.通过对影响过热汽温的12个主要过程变量的运行数据进行主元分析,得到了2～3个主元,计算了各主元的贡献率、T2统计量以及在T2统计量较大时12个过程... 详细信息

为克服试验建模与机理建模方法的不足,对利用现场数据建立过热汽温的动态模型进行了研究.通过对影响过热汽温的12个主要过程变量的运行数据进行主元分析,得到了2～3个主元,计算了各主元的贡献率、T2统计量以及在T2统计量较大时12个过程变量对第1主元的贡献,确定出过热器喷水流量是引起过热汽温变化的主导因素.基于现场数据,证明了过热汽温控制系统满足闭环可辨识性条件;并且建立了过热器喷水流量扰动下过热汽温的动态数学模型.对所建立的模型进行了仿真验证,模型反映了过热汽温的实际运行状况.

关键词：过热汽温控制系统现场数据过程变量动态建模动态数学模型过热器运行主元分析行数据可辨识性

基于主元分析的支持向量数据描述机械故障诊断

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

传感技术学报 2006年第1期19卷 128-131页

作者：潘明清周晓军吴瑞明雷良育浙江大学现代制造工程研究所杭州310027 浙江科技学院机械系杭州310012 江苏技术师范学院机械系江苏常州213001

针对机械故障诊断缺乏故障样本的问题,提出了故障诊断单值分类法——支持向量数据描述法(SVDD)。这种方法只需要正常运行状态的数据样本,就可以建立单值分类器,区分出正常和异常状态。试验以轴承为研究对象,采用主元分析法(PCA)作数据... 详细信息

针对机械故障诊断缺乏故障样本的问题,提出了故障诊断单值分类法——支持向量数据描述法(SVDD)。这种方法只需要正常运行状态的数据样本,就可以建立单值分类器,区分出正常和异常状态。试验以轴承为研究对象,采用主元分析法(PCA)作数据前处理,提取振动信号的统计特征值,得到的主元特征指标输入到SVDD分类器进行训练和测试。试验结果表明,PCA对正常和故障样本有较大的区分度,SVDD分类器能很好的分辨出轴承正常和故障状态,并且对未知故障有良好的识别能力。

关键词：故障诊断特征提取主元分析支持向量数据描述轴承

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

相对变换主元分析的变压器油击穿电压预测

仪器仪表学报 2015年第7期36卷 1640-1645页

作者：唐勇波彭涛熊印国江风云宜春学院物理科学与工程技术学院宜春336000 中南大学信息科学与工程学院长沙410083

针对变压器油击穿电压在线测量困难,数据噪声和孤立点影响支持向量机预测精度的问题,提出了基于相对变换(RT)主元分析(PCA)的变压器油击穿电压预测方法。首先,通过相对变换将原始数据空间变换到相对空间,抑制噪声和孤立点对模型精度的影... 详细信息

针对变压器油击穿电压在线测量困难,数据噪声和孤立点影响支持向量机预测精度的问题,提出了基于相对变换(RT)主元分析(PCA)的变压器油击穿电压预测方法。首先,通过相对变换将原始数据空间变换到相对空间,抑制噪声和孤立点对模型精度的影响;然后在相对空间进行主元分析,降低相对空间维数,使提取的主元特征更具有代表性和更大的变化度;最后,将提取的主元作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入,建立变压器油击穿电压的最小二乘支持向量机预测模型。与LSSVM、RT-LSSVM和PCA-LSSVM的对比实验结果表明,本文提出的方法具有较优的预测精度和泛化能力。

关键词：击穿电压预测相对变换主元分析最小二乘支持向量机

基于主元分析和频响函数的网架结构损伤识别方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

工程力学 2007年第9期24卷 105-110页

作者：杨彦芳宋玉普大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室

提出了以频响函数作为损伤识别的基本参变量,利用主元分析和多元控制图来识别网架结构损伤的方法。首先利用网架动测得到的频响函数数据建立原始资料矩阵,运用主元分析方法,对原始资料阵进行降维处理,然后利用携带原始数据信息最多的前... 详细信息

提出了以频响函数作为损伤识别的基本参变量,利用主元分析和多元控制图来识别网架结构损伤的方法。首先利用网架动测得到的频响函数数据建立原始资料矩阵,运用主元分析方法,对原始资料阵进行降维处理,然后利用携带原始数据信息最多的前几阶主元,在低维空间中对数据信息特征进行分析、提取。由前几阶主元作出多元控制图,通过分离异常数据,来识别网架结构的损伤。为了验证该方法的可靠性,试验完成了足尺网架在单杆和双杆等4种不同损伤情况下动测试验。结果显示,提出的方法是可行的、可靠的,对在噪声环境下和具有弱非线性网架的损伤识别有良好的适应性。该方法不需要模态参数,避免了模态拟合中的误差,识别过程简捷,识别结果可靠。

关键词：网架损伤频响函数主元分析控制图足尺网架动测试验

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于主元分析的高炉异常炉况检测

上海交通大学学报 2015年第12期49卷 1862-1867,1875页

作者：窦克勤叶昊张海峰李宏玉清华大学自动化系北京100084 广西柳州钢铁(集团)公司广西柳州545002

针对传统的故障检测方法在高炉异常炉况检测中效果不理想问题,提出了一种基于主元分析的高炉异常炉况检测算法.通过对于高炉冷风流量数据的分析,去除训练集中的热风炉换炉造成的扰动,建立高炉炉况准确的主元模型,进而监控高炉运行状况... 详细信息

针对传统的故障检测方法在高炉异常炉况检测中效果不理想问题,提出了一种基于主元分析的高炉异常炉况检测算法.通过对于高炉冷风流量数据的分析,去除训练集中的热风炉换炉造成的扰动,建立高炉炉况准确的主元模型,进而监控高炉运行状况并检测异常炉况.利用柳州钢铁公司炼铁厂3号高炉的生产数据对算法进行了验证.基于现场历史数据的离线测试表明:算法实现了对于异常炉况的预先检测,预警时间提前于事故报告时间.

关键词：主元分析故障检测高炉故障诊断

基于EEMD-多尺度主元分析的回转支承信号降噪方法研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中南大学学报：自然科学版 2016年第4期47卷 1173-1180页

作者：杨杰陈捷洪荣晶王华封杨南京工业大学机械与动力工程学院南京210009

为较好地提取故障信号,提出一种集成经验模式分解(EEMD)和主元分析相结合的降噪方法,给出EEMD自适应分解后本征模函数(IMF)的选择方法,将提取出的IMF分量进行信号重构,从而达到降噪目的。将多尺度主元分析的EEMD降噪、基于峭度准则的EEM... 详细信息

为较好地提取故障信号,提出一种集成经验模式分解(EEMD)和主元分析相结合的降噪方法,给出EEMD自适应分解后本征模函数(IMF)的选择方法,将提取出的IMF分量进行信号重构,从而达到降噪目的。将多尺度主元分析的EEMD降噪、基于峭度准则的EEMD降噪以及基于相关系数准则的EEMD降噪方法分别对仿真信号和回转支承故障信号降噪性能进行对比。研究结果表明:基于多尺度主元分析的EEMD降噪方法具有更高的信噪比(SNR),提取出更能反映真实故障信息的特征,具有一定的实际工程应用价值。

关键词：回转支承主元分析集成经验模式分解滤波振动信号

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种改进的动态核主元分析故障检测方法

化工学报 2019年第2期70卷 716-722页

作者：翟坤杜文霞吕锋辛涛句希源河北师范大学物理科学与信息工程学院河北石家庄050024 河北师范大学职业技术学院河北石家庄050024

针对复杂工业系统动态非线性故障检测过程精度低和计算量大的问题,提出了一种改进的动态核主元分析故障检测方法,该方法首先利用不可区分度剔除相关程度较小或者不相关变量,减少数据量,然后通过观测值扩展对筛选后的新数据构建增广矩阵... 详细信息

针对复杂工业系统动态非线性故障检测过程精度低和计算量大的问题,提出了一种改进的动态核主元分析故障检测方法,该方法首先利用不可区分度剔除相关程度较小或者不相关变量,减少数据量,然后通过观测值扩展对筛选后的新数据构建增广矩阵,并对矩阵使用核主元分析提取变量数据的非线性空间相关特征,最后通过监测T2和SPE两种统计量诊断出系统发生故障及识别故障变量。仿真实验证明,该方法能对风力发电机故障进行有效监测和诊断,与KPCA方法相比,改进的动态核主元分析方法对微小故障更为敏感。

关键词：主元分析核函数故障诊断动态仿真算法

多元指数加权移动平均主元分析的微小故障检测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

控制理论与应用 2014年第1期31卷 19-26页

作者：邱天白晓静郑茜予朱祥华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室北京102206

主元分析(principal component analysis,PCA)是一种有效的数据分析方法,在故障诊断与状态监测方面已得到广泛应用.多元指数加权移动平均–主元分析(multivariate exponentially weighted moving average principal component analysis,MEWMA–PCA)方法用于解决PCA不能有效检出微小故障的问题.本文深入研究了MEWMA–PCA中EWMA影响主元分析进行故障检测的机制,导出了MEWMA–PCA可检出微小故障的原因.本文确定了MEWMA–PCA中遗忘因子λ、单传感器故障幅值和迟延时间三者的关系,并进行了数值仿真和火电厂磨煤机组运行状态的仿真实验.实验结果验证了MEWMA–PCA中EWMA提高PCA的监测性能的机制,并给出了根据系统实际要求来选取合适的遗忘因子值,从而在规定的时间内检出微小故障的实例.

关键词：微小故障主元分析指数加权移动平均故障检测