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Application of MSPCA to Sensor Fault Diagnosis

自动化学报 2006年第3期32卷 417-421页

作者： XU Tao WANG Qi Department of Automatic Test and Control Harbin Institute of Technology Harbin 150001

A multiscale principal component analysis method is proposed for sensor fault detection and identification. After decomposition of sensor signal by wavelet transform, the coarse-scale coefficients from the sensors with strong correlation are employed to establish the principal component analysis model. A moving window is designed to monitor data from each sensor using the model. For the purpose of sensor fault detection and identification, the data in the window is decomposed with wavelet transform to acquire the coarse-scale coefficients firstly, and the square prediction error is used to detect the failure. Then the sensor validity index is introduced to identify faulty sensor, which provides a quantitative identifying index rather than qualitative contrast given by the approach with contribution. Finally, the applicability and effectiveness of the proposed method is illustrated by sensors of industrial boiler.

关键词：小波传输传感器故障诊断 MSPCA

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Listless zerotree image compression algorithm

引用

Optoelectronics Letters 2006年第5期2卷 376-378,395页

作者： LIAN Jing WANG Ke College of Communication Engineering dilin University Changchun 130025 China

In this paper,an improved zerotree structure and a new coding procedure are adopted,which improve the reconstructed image qualities. Moreover, the lists in SPIHT are replaced by flag maps, and lifting scheme is adopted to realize wavelet transform, which lowers the memory requirements and speeds up the ceding process. Experimental results show that the algorithm is more effective and efficient compared with SPIHT.

关键词：图象压缩算法零树结构图象重建小波传输

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