基于LGSPP-Bayes的故障检测与辨识方法

摘要：

针对主元分析(Principal component analysis,PCA)和局部保持投影(Locality preserving projections,LPP)方法在降维过程中分别只能保留数据集的整体信息和局部信息,提出一种基于局部整体结构保持投影的贝叶斯故障检测与辨识方法(Local and global structure preserving projections and bayes,LGSPP-Bayes);首先,将正常工况操作下的原始数据通过局部整体结构保持投影方法投影到低维特征空间,得到高维到低维的数据转换矩阵;然后通过设计贝叶斯分类器来进行故障检测;最后当检测到故障后通过计算贝叶斯分类函数的大小来识别故障种类;将LGSPP-Bayes方法应用于TE过程,仿真结果表明对故障的检测优于其他方法,并且可以很好地将故障种类识别出来.

关键词：主元分析、局部保持投影、贝叶斯分类器、故障检测、故障辨识

所属期刊栏目：23

分类号：TP277(自动化技术及设备)

资助基金：特殊环境机器人技术四川省重点实验室开放基金13zxtk06;西南科技大学博士基金;西南科技大学研究生创新基金15ycx118

在线出版日期：2015-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2288-2291