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| 1 | 基于T-S模糊KPCA模型的分布式控制系统传感器故障诊断显示文摘为减小航空发动机多工况的工作特性和分布式控制系统非线性网络环境对故障诊断系统的影响,针对航空发动机分布式控制系统,提出一种基于T-S模糊KPCA模型的传感器故障诊断方法。首先采用C均值模糊聚类法,以油门杆角度为样本标签,对样本空间进行模糊分类,再通过模糊相似矩阵剔除各样本子空间的野值点;其次建立标称工况的KPCA模型,并利用训练样本对非标称工况的隶属度函数进行辨识,得到全工况T-S模糊KPCA模型;最后利用统计量T 2和SPE对传感器故障进行检测,并采用数据重构方法对故障传感器进行隔离定位。仿真结果表明该方法对发动机的任意稳定工况具有自适应能力,能够在非线性网络环境下对正常样本和故障样本保持较低的虚警率和漏报率。当多个传感器同时发生故障时,能够准确找到故障源,实现对故障传感器的隔离。 | 王磊 谢寿生 任立通 余坚 崔小军 | 2014 | 推进技术2014，35，7： | 2 |
| 2 | 基于KICA-KFDA的集成故障识别算法显示文摘针对复杂的化工过程,提高过程监控能力,提出基于核独立成分分析(Kernel independent component analysis,KICA)和核Fisher判别分析(Kernel fisher discriminant analysis,KFDA)的过程监测与故障识别方法。通过利用核独立成分分析建立正常工况模型,得到检测故障信息。在发生故障的情况下,利用Fisher判别分析方法在高维的特征空间的特点和优势,可求出满足最大分离程度的核Fisher判别向量和特征向量,根据当前故障的判别向量和历史故障数据集中所含故障的最优核Fisher判别向量的相似度进行故障识别。仿真结果验证了所提方法的有效性。 | 许洁 赵瑾 刘如成 胡寿松 | 2013 | 数据采集与处理2013，28，6： | 1 |
| 3 | 基于SOFCMAC的水下传感器系统故障诊断研究显示文摘为解决水下传感器故障,压缩高维故障特征,笔者将核主元分析方法(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和自组织模糊小脑模型关节控制器SOFCMAC(Self-Organizing Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller)结合,建立起基于SOFCMAC的KPCA故障诊断模型。该模型可以预测水下传感器系统未来时刻的信号数据,根据统计量均方预期误差值(SPE,Squared Prediction Error)的变化来判断系统是否发生故障,并采用数据重构方法对系统故障变量进行识别。通过水池实验得到的水下机器人传感器系统数据,本模型得到应用,实现了水下传感器系统故障诊断。 | 朱婷 鲁大岱 | 2016 | 皖西学院学报2016，32，2： | 1 |
| 4 | 基于KPCA和Cam加权距离的带钢热镀锌生产过程监测显示文摘针对复杂生产过程存在着参数众多,而且工艺参数间、产品质量参数间各自呈现复杂的多变量非线性耦合关系,提出基于KPCA的非线性生产过程监控与诊断方法。结合数据重构和基于Cam加权距离的领域选取策略这两种方法,计算出故障指数的变化情况,具体分析引起过程异常的工艺参数。利用冷轧带钢热镀锌生产线的生产数据进行实验,实验表明:KPCA具有处理非线性的能力,且能准确地实现对故障的识别。 | 刘昌 杨世文 吴澈 | 2015 | 汽车实用技术2015，12，10： | 0 |
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