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基于核主元分析和最小二乘支持向量机的软测量建模

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系统仿真学报 2007年第17期19卷 3873-3875,3918页

作者：徐晔杜文莉钱锋华东理工大学化学工程联合国家重点实验室上海200237

软测量技术是工业过程控制和分析的有力工具,它的核心问题是如何建立学习速度快且泛化性能优良的软测量模型。提出了一种基于核主元分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的软测量建模方法,利用核主元分析提取软测量输入数据空间中的... 详细信息

软测量技术是工业过程控制和分析的有力工具,它的核心问题是如何建立学习速度快且泛化性能优良的软测量模型。提出了一种基于核主元分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的软测量建模方法,利用核主元分析提取软测量输入数据空间中的非线性主元,然后用最小二乘支持向量机进行建模,不但降低模型复杂性,而且提高了模型泛化能力。最后将上述方法用于PTA结晶过程的软测量建模,仿真结果表明:与SVM、PCA-SVM建模方法相比,该KPCA-LSSVM方法具有学习速度快、跟踪性能好、泛化能力强等优点,是一种有效的软测量建模方法。

关键词：软测量核主元分析最小二乘支持向量机建模

基于加权统计局部核主元分析的非线性化工过程微小故障诊断方法

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化工学报 2019年第7期70卷 2594-2605页

作者：邓佳伟邓晓刚曹玉苹张晓玲中国石油大学(华东)信息与控制工程学院山东青岛266580 中国石油大学胜利学院山东东营257061

传统统计局部核主元分析(statistical local kernel principal component analysis, SLKPCA)在构造改进残差时未考虑样本的差异性,使得故障样本信息易于被其他样本所掩盖,针对该问题,提出一种基于加权统计局部核主元分析(weighted stati... 详细信息

传统统计局部核主元分析(statistical local kernel principal component analysis, SLKPCA)在构造改进残差时未考虑样本的差异性,使得故障样本信息易于被其他样本所掩盖,针对该问题,提出一种基于加权统计局部核主元分析(weighted statistical local kernel principal component analysis, WSLKPCA)的非线性化工过程微小故障诊断方法。该方法首先利用KPCA获取过程的得分向量和特征值并构建初始残差。然后设计了一种基于测试样本与训练样本之间距离的加权策略构建加权改进残差,对含有较强微小故障信息的样本赋予较大权值,以增强故障样本的影响。最后,采用基于测量变量与监控统计量之间的加权互信息构建贡献图以识别故障源变量。在连续搅拌反应釜和田纳西伊斯曼(Tennessee Eastman, TE)化工过程上的仿真结果表明,所提方法具有良好的微小故障检测与识别性能。

关键词：化工过程微小故障核主元分析统计局部方法故障诊断

结合非线性频谱与核主元分析的复杂系统故障诊断方法

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控制理论与应用 2012年第12期29卷 1558-1564页

作者：张家良曹建福高峰韩海涛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 第二炮兵工程学院101教研室陕西西安710025

传统非线性频谱分析方法对复杂系统进行故障诊断时,求解出的非线性频谱数据量庞大,不便于直接用于故障检测与分类识别.本文提出了一种非线性频谱特征与核主元分析(KPCA)结合的故障诊断方法,首先通过最小二乘算法估计出前3阶Volterra时域... 详细信息

传统非线性频谱分析方法对复杂系统进行故障诊断时,求解出的非线性频谱数据量庞大,不便于直接用于故障检测与分类识别.本文提出了一种非线性频谱特征与核主元分析(KPCA)结合的故障诊断方法,首先通过最小二乘算法估计出前3阶Volterra时域核,由多维傅立叶变换求取出广义频率响应函数,然后利用KPCA方法对谱数据进行压缩与提取谱特征,最后利用多分类最小二乘支持向量机进行多故障检测与识别.考虑到频谱数据具有非线性的特点,KPCA中的核函数选用由多项式函数与径向基函数构成的混合核函数,兼顾了局部特性与全局特性.论文基于非线性频谱数据,给出了核主元模型建立与在线故障诊断的具体算法.对非线性模拟电路和数控机床伺服传动系统进行了仿真实验,结果表明本文方法能够大幅度降低频谱数据维数,故障识别率高,是一种实用的故障诊断方法.

关键词：复杂系统非线性频谱特征核主元分析混合核函数故障诊断

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类均值核主元分析法及在故障诊断中的应用

机械工程学报 2014年第3期50卷 123-129页

作者：李学军李平蒋玲莉湖南科技大学机械设备健康维护省重点实验室湘潭411201 湖南科技大学先进矿山装备教育部工程中心湘潭411201

核主元分析在应用过程中,通常采用累积贡献率法确定核主元个数,舍弃一些贡献率较小的核主元,导致数据样本部分信息的损失,影响故障诊断的效果。针对这一情况,提出一种类均值核主元分析法,它将输入空间的数据样本映射到高维特征空间后,... 详细信息

核主元分析在应用过程中,通常采用累积贡献率法确定核主元个数,舍弃一些贡献率较小的核主元,导致数据样本部分信息的损失,影响故障诊断的效果。针对这一情况,提出一种类均值核主元分析法,它将输入空间的数据样本映射到高维特征空间后,先求出各类映射数据的类均值矢量,然后在类均值矢量张成的子空间上对类均值矢量进行主元分析,利用构建的类均值核矩阵,建立类均值核主元算法。由类均值核主元形成的特征矢量包含原数据样本的全部变异信息,并且维数低于故障类别数,能够在类均值矢量基础上实现无信息损失的数据降维。将改进算法应用于滚动轴承故障诊断,结果表明,它具有比传统核主元分析更强的综合原始变量信息的能力,能更好地提取数据样本的类别信息,快速实现故障模式的准确识别。

关键词：核主元分析类均值核主元分析故障诊断

基于测地线距离的核主元分析在齿轮泵故障识别中应用

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上海交通大学学报 2011年第11期45卷 1632-1636页

作者：杨庆陈桂明刘鲭洁何庆飞第二炮兵工程学院装备管理工程系西安710025

针对传统的高斯径向基核函数中采用欧氏距离计算方法难以完全反映非线性振动数据样本点与点之间位置关系的问题,提出了改进的核主元分析方法.在高斯径向基核函数中使用测地线距离代替欧氏距离,建立基于样本类内散度和类间距的评价函数,... 详细信息

针对传统的高斯径向基核函数中采用欧氏距离计算方法难以完全反映非线性振动数据样本点与点之间位置关系的问题,提出了改进的核主元分析方法.在高斯径向基核函数中使用测地线距离代替欧氏距离,建立基于样本类内散度和类间距的评价函数,运用遗传算法优化测地线距离中邻近点参数k以及高斯径向基核函数中参数σ.对采集的齿轮泵不同状态的振动数据进行经验模态分解,从分解的各阶本征模态分量和残余分量中提取10个无量纲参数构成原始特征参数集;运用优化后的核函数对原始特征参数集进行核主元分析.实验结果表明,改进的核主元分析方法取得了较好的识别效果.

关键词：核主元分析高斯径向基核函数测地线距离遗传算法状态识别

基于核主元分析与纠错输出编码SVM的齿轮故障诊断

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振动与冲击 2009年第5期28卷 1-5页

作者：邱绵浩王自营安钢刘东利装甲兵工程学院机械工程系北京100072

为提高齿轮故障诊断的准确率,提出了核主元分析和纠错输出编码支持向量机相结合的方法。首先采用基于核主元分析方法对原始样本向量进行预处理,实现对原始样本向量的降噪及冗余消除。然后采用基于纠错输出编码矩阵构造出若干个互不相关... 详细信息

为提高齿轮故障诊断的准确率,提出了核主元分析和纠错输出编码支持向量机相结合的方法。首先采用基于核主元分析方法对原始样本向量进行预处理,实现对原始样本向量的降噪及冗余消除。然后采用基于纠错输出编码矩阵构造出若干个互不相关的子支持向量机,以提高分类模型的整体容错能力。最后,把经过核主元处理后的新向量作为纠错输出编码支持向量机的训练及测试样本,实现对不同故障状态齿轮的识别。结果表明,该方法能够提取更有效的分类样本向量,故障诊断效果更好。

关键词：核主元分析故障诊断纠错输出编码支持向量机齿轮

基于小波去噪核主元分析和邻近支持向量机的性能监控和故障诊断

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上海交通大学学报 2008年第2期42卷 181-185页

作者：张曦阎威武赵旭邵惠鹤上海交通大学自动化系上海200240

针对化工过程数据中包含噪声和强非线性的特点,提出了基于小波去噪核主元分析(De-noised Kernel Principal Component Analysis,DKPCA)和邻近支持向量机(Proximal Support Vector Machine,PSVM)的性能监控和故障诊断新方法.将样本数据... 详细信息

针对化工过程数据中包含噪声和强非线性的特点,提出了基于小波去噪核主元分析(De-noised Kernel Principal Component Analysis,DKPCA)和邻近支持向量机(Proximal Support Vector Machine,PSVM)的性能监控和故障诊断新方法.将样本数据用小波方法进行去噪处理,去除数据所包含的噪声,通过KPCA将降噪后的数据进行变换,在特征空间里构建T2和Q统计量来监测是否有故障发生;若发生故障,则计算数据的非线性主元得分向量,并将其作为PSVM的输入值,通过PSVM分类来确定故障的具体类型.流化催化裂化装置(FCCU)仿真试验验证了小波去噪的必要性和利用DKPCA-PSVM进行监控和故障诊断的有效性.

关键词：小波去噪性能监控故障诊断小波变换核主元分析邻近支持向量机

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基于免疫核主元分析的故障诊断方法

清华大学学报（自然科学版） 2008年第S2期48卷 1794-1798页

作者：邓晓刚田学民中国石油大学(华东)信息与控制工程学院东营257061

针对核主元分析(KPCA)中的复杂运算和故障分离问题,提出一种基于免疫核主元分析(immune-KPCA,IKPCA)的故障诊断方法。该方法使用小波变换技术对数据进行预处理,然后利用基于克隆选择原理的免疫算法对建模数据进行压缩,提取特征样本建立... 详细信息

针对核主元分析(KPCA)中的复杂运算和故障分离问题,提出一种基于免疫核主元分析(immune-KPCA,IKPCA)的故障诊断方法。该方法使用小波变换技术对数据进行预处理,然后利用基于克隆选择原理的免疫算法对建模数据进行压缩,提取特征样本建立核矩阵以降低运算复杂程度。在IKPCA监控统计量检测到故障后,基于灵敏度分析思想构造贡献图分离故障变量。在连续搅拌反应釜(CSTR)仿真过程上的应用结果表明,本文提出的方法能够显著地降低核矩阵的计算量,比传统的PCA、KPCA方法更有效地检测过程故障,而且能够正确地识别故障变量。

关键词：核主元分析免疫算法贡献图故障诊断

可变窗自适应核主元分析的化工过程故障诊断算法

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东南大学学报（自然科学版） 2013年第A1期43卷 93-97页

作者：赵小强杨武薛永飞兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050

针对核主元分析法(KPCA)处理非线性时变化工过程故障诊断易产生误报的问题,提出一种基于可变窗技术的快速自适应核主元分析(AKPCA)故障诊断算法.该算法在过程监控中当大量的数据块来临时,分别对KPCA模型进行迭代更新和复旧处理,通过计算... 详细信息

针对核主元分析法(KPCA)处理非线性时变化工过程故障诊断易产生误报的问题,提出一种基于可变窗技术的快速自适应核主元分析(AKPCA)故障诊断算法.该算法在过程监控中当大量的数据块来临时,分别对KPCA模型进行迭代更新和复旧处理,通过计算SPE和T2统计量来调节滑动窗的尺寸,从而实现KPCA模型的进一步更新,克服了传统的自适应KPCA方法只能够处理某个时刻的一个观察点数据的缺点,能够有效地排除异常样本影响,从而提高时变过程性能检测的准确性.将该方法应用于酮苯脱蜡过程的监控中.与KPCA、滑动窗KPCA(MWKP-CA)的监测性能进行比较,仿真结果表明该方法能够很好地降低过程故障的误报率,对非线性时变的化工过程具有更可靠的检测性能.

关键词：故障诊断核主元分析可变窗酮苯脱蜡