10.3969/j.issn.1000-9787.2008.05.012
基于KPCA的HVAC系统传感器故障诊断
传感器状态的好坏很大程度上影响暖通空调(HVAC)系统的运行,对其展开故障诊断十分必要.核主成分分析(KPCA)方法通过集成算子与非线性核函数计算高维特性空间的主元成分,有效捕捉过程变量中的非线性关系,将其用于传感器常见4种故障的诊断,先用Q统计量进行故障监测,再用T2贡献量百分比变化来识别故障.实验结果表明:KPCA方法具有很好的故障监测与诊断能力.
核主成分分析、暖通空调、传感器、故障监测诊断
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TP206(自动化技术及设备)
2008-09-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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