刘春燕
- 作品数：2 被引量：8H指数：2
- 供职机构：西南科技大学信息工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进核主元分析的TE故障诊断被引量：6
- 2016年
- PCA、KPCA作为常用的多变量统计监控算法,一般适用于定常过程;针对实际工业过程的时变、非线性特性,提出一种基于分块的改进KPCA算法;该方法通过采用隧时间更新的核矩阵代替固定核矩阵用于主元模型的建立,使非线性监控模型能够在线更新,从而提高KPCA的检测正确率;与KPCA方法相比,该方法的运算复杂度明显降低;将该方法应用于TE(Tennessee Eastman)过程,仿真结果显示,该方法具有较好的监测性能,且所需时间大大减小,说明了该算法的有效性。
- 刘春燕于春梅
- 关键词：核主元分析故障检测TE过程矩阵分块
- 一种基于特征子空间的改进动态核主元分析方法被引量：2
- 2016年
- 针对传统的动态核主成分分析(dynamic kernel principal component analysis,DKPCA)用于大样本数据集的故障检测时,占用计算机内存大、计算复杂度高等不足,提出一种基于特征子空间的DKPCA算法(EFS-DKPCA)。该方法通过构建具有较小维数特征子空间上的正交基来简化核矩阵K,从而降低DKPCA的计算复杂性。与DKPCA方法相比,该方法具有更高的计算效率,且只需较小的计算机存储空间。将该方法应用于TE(tennessee eastman)过程,仿真结果显示,两者诊断结果大致相同,而所需时间大大减小,说明了本算法的有效性。
- 刘春燕于春梅闫广峰
- 关键词：故障检测TE过程
