基于改进动态等距离映射的非线性动态故障诊断方法
分析动态等距离映射算法,针对数据稀疏分布造成短路边的缺点,运用主成分分析法进行可视化一维主元提取,近似确定高维采样点的分布情况,自适应获取采样点的近邻参数.其次,采用流形距离量度代替欧氏距离进一步得到测地线距离,提取训练样本的子流形特征,并运用标准化监控统计量实施过程监控和故障检测.最后,设立子流形综合相似度指标,对故障数据进行模式匹配.TE(Tennessee Eastman)过程的仿真结果表明:所提出的方法可以更为有效地检测到故障发生,并进一步对发生的故障进行识别.
动态等距离映射、子流形、非线性过程、故障诊断、主成分分析法
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TP277(自动化技术及设备)
山东省自然科学基金资助项目ZR2011FM014;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目10CX04046A
2013-01-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
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