检索结果-南通市图书馆

水力发电学报 2013年第5期32卷 261-268页

作者：刘明华南海鹏余向阳西安理工大学水利水电学院西安710048 西安建筑科技大学西安710055

讨论了基于输入空间样本向量重构的核主元分析故障诊断方法,提出了用输入空间与特征空间的距离约束关系求取输入向量重构值的原像。将这一方法应用到水轮机调节系统的故障诊断,分析了系统的故障形式,选择了检测输入向量、确定了核函数... 详细信息

讨论了基于输入空间样本向量重构的核主元分析故障诊断方法,提出了用输入空间与特征空间的距离约束关系求取输入向量重构值的原像。将这一方法应用到水轮机调节系统的故障诊断,分析了系统的故障形式,选择了检测输入向量、确定了核函数的形式和主元个数,建立了基于核主元分析的水轮机调节系统故障诊断模型。利用水轮机调节系统的非线性状态方程产生样本数据,引入导叶开度传感器故障和流量传感器故障对故障诊断过程进行仿真,仿真结果证明了该方法应用到水轮机调节系统故障诊断中的有效性。

关键词：水力机械故障诊断核主元分析原像水轮机调节系统

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核主元分析特征提取法的研究

信号处理 2003年第Z1期19卷 220-223页

作者：甘俊英张有为五邑大学信息学院广东江门529020 北京航空航天大学电子信息工程学院北京100083 北京航空航天大学电子信息工程学院北京100083

核主元分析是统计主元分析的非线性形式,是统计主元分析的自然推广.本文在统计主元分析的基础上探讨了核主元分析的概念,研究了核主元分析映射数据的标准化实现,揭示了核主元分析与统计主元分析的内在联系,得出了核主元分析用于特征提... 详细信息

核主元分析是统计主元分析的非线性形式,是统计主元分析的自然推广.本文在统计主元分析的基础上探讨了核主元分析的概念,研究了核主元分析映射数据的标准化实现,揭示了核主元分析与统计主元分析的内在联系,得出了核主元分析用于特征提取的方法.核主元分析用于特征提取,是借助于核函数,将输入空间的训练样本数据经过非线性映射转换到特征空间,然后向所选择的多个主特征矢量方向进行投影,最后可以获得多个不相关的主元,为特征提取以及模式识别的应用提供了一条有效途径.

关键词：核主元分析主元分析特征提取

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基于分步动态核主元分析的故障诊断方法

沈阳建筑大学学报（自然科学版） 2013年第6期29卷 1092-1097页

作者：袁哲石怀涛沈阳建筑大学交通与机械工程学院辽宁沈阳110168

目的研究复杂工业系统动态、非线性特点,提出分步动态核主元分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)的故障诊断方法.方法该方法首先构造增广矩阵,然后将增广矩阵分成一系列子矩阵,将各子矩阵的构建一个新的数据增广矩阵,并对... 详细信息

目的研究复杂工业系统动态、非线性特点,提出分步动态核主元分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)的故障诊断方法.方法该方法首先构造增广矩阵,然后将增广矩阵分成一系列子矩阵,将各子矩阵的构建一个新的数据增广矩阵,并对每个子矩阵使用KPCA提取变量数据的非线性空间相关特征,最后通过监测统计量监测出系统故障,用贡献度的方法识别发生故障变量.结果该方法改进了传统的动态方法,引入分步动态的定义,并且能充分考虑工业过程中的非线性和动态性,更精确的描述工业过程特性,更精确的监测复杂工业系统的故障,并准确的识别出故障变量.结论对热连轧过程中活套故障诊断的仿真结果表明:基于分步动态KPCA的故障诊断方法能准确有效地诊断出故障,并识别出产生故障的原因.

关键词：故障诊断活套故障核主元分析分步动态方法

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基于人工蜂群优化核主元分析故障检测方法

控制工程 2018年第9期25卷 1686-1691页

作者：石怀涛赵纪宗宋文丽李颂华刘建昌沈阳建筑大学国家地方联合工程实验室沈阳110168 沈阳建筑大学机械工程学院沈阳110168 东北大学信息科学与工程学院沈阳110819

核主元分析方法（Kernel Principal Component Analysis,KPCA）能有效地捕捉数据的非线性特征,其故障检测能力很大程度上取决于核参数的选择。常用的核函数有多项式核函数和高斯径向基核函数等。该方法将多项式核函数和高斯径向基核函... 详细信息

核主元分析方法（Kernel Principal Component Analysis,KPCA）能有效地捕捉数据的非线性特征,其故障检测能力很大程度上取决于核参数的选择。常用的核函数有多项式核函数和高斯径向基核函数等。该方法将多项式核函数和高斯径向基核函数进行线性组合,结合两者优点得到混合核函数,使用故障检测率作为优化目标的适应度函数,通过人工蜂群（Artificial Bee Colony Algorithm,ABC）优化算法对KPCA核参数的选取进行优化。将该方法应用到电主轴的转子不平衡故障分析中,对信号进行时域分析,利用KPCA对样本数据进行非线性特征提取,根据主元特征计算出的T2和SPE统计量实现故障检测。经过对实验数据分析表明,ABC优化算法较二分法、粒子群等优化算法能更有效地提高故障检测率。

关键词：故障检测核主元分析混合核函数人工蜂群算法参数优化

基于核主元分析方法的非线性控制系统性能评估

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信息与控制 2014年第3期43卷 282-286页

作者：苏成利蔡宏斌李平辽宁石油化工大学信息与控制工程学院辽宁抚顺113001

针对实际过程中存在的一类同时具有执行器非线性和过程输出非线性的系统,提出了一种基于核主元分析(KPCA)的控制系统性能评估方法.该方法首先利用核主元分析方法估计其噪声序列,其次讨论了该类非线性系统反馈不变量的存在性,推导了系统... 详细信息

针对实际过程中存在的一类同时具有执行器非线性和过程输出非线性的系统,提出了一种基于核主元分析(KPCA)的控制系统性能评估方法.该方法首先利用核主元分析方法估计其噪声序列,其次讨论了该类非线性系统反馈不变量的存在性,推导了系统的最小方差下限,并将其作为系统的性能基准.最后将本文方法与其他评价方法进行比较,仿真结果表明所提出的方法更能实际反映出该类非线性系统的真实性能.

关键词：非线性系统核主元分析控制器性能评估最小方差下限反馈不变量

基于核主元分析和最小二乘支持向量机的中速磨煤机故障诊断

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动力工程 2009年第2期29卷 155-158页

作者：刘定平叶向荣陈斌源汤美玉华南理工大学电力学院广州510640 广东珠海金湾发电有限公司珠海519000

为了对火电厂磨煤机作出早期故障预测并有效判别其故障类型,提出了基于核主元分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的磨煤机故障诊断新方法,并采用该方法对某电厂的HP碗式中速磨煤机的故障特征数据进行了仿真试验.结果表明:该方法可... 详细信息

为了对火电厂磨煤机作出早期故障预测并有效判别其故障类型,提出了基于核主元分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的磨煤机故障诊断新方法,并采用该方法对某电厂的HP碗式中速磨煤机的故障特征数据进行了仿真试验.结果表明:该方法可提取变量的特征信息,以有效地捕捉变量间的非线性关系,从而能有效地处理故障征兆与故障类型之间的不确定性,具有很好的分辨力,而且故障诊断的正确率很高.

关键词：中速磨煤机故障诊断最小二乘支持向量机核主元分析

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基于粒子群优化的核主元分析的故障检测方法

沈阳建筑大学学报（自然科学版） 2016年第4期32卷 710-717页

作者：石怀涛宋文丽张珂周乾沈阳建筑大学机械工程学院辽宁沈阳110168

目的提出使用粒子群优化(PSO)方法进行核参数优化,获得混合核KPCA的故障检测方法.方法引入多项式核函数和高斯径向基核函数的混合核方法,使用PSO对各参数同时进行优化,得到最优的混合核函数,再与PCA相结合,得到基于PSO优化的KPCA.结果... 详细信息

目的提出使用粒子群优化(PSO)方法进行核参数优化,获得混合核KPCA的故障检测方法.方法引入多项式核函数和高斯径向基核函数的混合核方法,使用PSO对各参数同时进行优化,得到最优的混合核函数,再与PCA相结合,得到基于PSO优化的KPCA.结果根据混合非线性主元特征计算出的T2和SPE统计量,实现故障检测.并且其故障检测率高于径向基KPCA,时间成本低于多项式KPCA.结论通过田纳西-伊斯曼(TE)测试过程以及电主轴系统的应用实例说明了KPCA方法的可行性与实用性.

关键词：粒子群法混合核函数核主元分析故障检测电主轴

基于小波变换核主元分析和多支持向量机的过程监控

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小型微型计算机系统 2011年第7期32卷 1348-1353页

作者：肖应旺华南师范大学南海校区计算机工程系

针对过程工业数据中所含的噪声和干扰信号、过程工业的非线性及基于主元分析(Principal Component Analysis,PCA)的统计性能监控法由于不用过程机理模型的信息从而对故障诊断问题难以在理论上作系统分析的缺陷,提出基于小波变换核主元... 详细信息

针对过程工业数据中所含的噪声和干扰信号、过程工业的非线性及基于主元分析(Principal Component Analysis,PCA)的统计性能监控法由于不用过程机理模型的信息从而对故障诊断问题难以在理论上作系统分析的缺陷,提出基于小波变换核主元分析和多支持向量机的过程监控方法,该方法首先采用基于小波变换的收缩阈值去噪法对建模数据进行预处理,以有效抑制过程数据中所含的噪声和干扰信号,然后利用核主元分析来进行故障特征的提取,从而提高非线性统计过程监控的准确性;最后提出多支持向量机用来对故障的来源进行分类,以避免求解核主元空间到原始空间的逆映射.将该方法应用到对TE(Tennessee Eastman,TE)过程的监控,表明了所提出方法的有效性,为过程的监控和故障诊断提供了一个新的方法.

关键词：过程监控小波变换核主元分析多支持向量机 TE过程

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核参数判别选择方法在核主元分析中的应用

计算机应用 2014年第10期34卷 2895-2898页

作者：张成李娜李元逄玉俊沈阳化工大学数理系沈阳110142 沈阳化工大学信息工程学院沈阳110142

针对核主元分析(KPCA)中高斯核参数β的经验选取问题,提出了核主元分析的核参数判别选择方法。依据训练样本的类标签计算类内、类间核窗宽,在以上核窗宽中经判别选择方法确定核参数。根据判别选择核参数所确定的核矩阵,能够准确描述训... 详细信息

针对核主元分析(KPCA)中高斯核参数β的经验选取问题,提出了核主元分析的核参数判别选择方法。依据训练样本的类标签计算类内、类间核窗宽,在以上核窗宽中经判别选择方法确定核参数。根据判别选择核参数所确定的核矩阵,能够准确描述训练空间的结构特征。用主成分分析(PCA)对特征空间进行分解,提取主成分以实现降维和特征提取。判别核窗宽方法在分类密集区域选择较小窗宽,在分类稀疏区域选择较大窗宽。将判别核主成分分析(Dis-KPCA)应用到数据模拟实例和田纳西过程(TEP),通过与KPCA、PCA方法比较,实验结果表明,Dis-KPCA方法有效地对样本数据降维且将三个类别数据100%分开,因此,所提方法的降维精度更高。

关键词：核参数判别分析类标签非线性降维核窗宽参数核主元分析