基于改进RPCA的某型发射机自适应监测新方法

摘要：

提出一种改进的基于数据块更新的递归主元分析(recursive principal component analysis,RPCA)方法,对具有慢时变和多变量等特性的某型舰空导弹武器雷达发射机工作过程进行自适应监测.该方法在协方差矩阵的特征值分解中引入低秩奇异值分解递归方法,实现负荷矩阵和特征值矩阵的递归计算；制定了均值、方差的更新策略；给出一种基于指数加权的控制限递归算法以提高RPCA的健壮性.实验证明该方法能自适应地跟踪过程时变并实时监测故障,同时有效地降低误警率.

关键词：递归主元分析、时变过程、白适应监测、低秩奇异值分解、指数加权

所属期刊栏目：33

分类号：TP277(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金60802088、61179017;教育部新世纪优秀人才支持计划NCET-05-0912

在线出版日期：2012-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：823-828