基于核主元分析与神经网络的传感器故障诊断新方法

• 作者: 吴希军 胡春海
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 传感器故障检测 故障识别 核函数主元分析 神经网络预测器
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 页码范围: 26-29
• 页数: 4页
• 分类号: TP277
• 字数: 1984字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2006.01.006

摘要

提出综合利用核函数主元分析(KPCA)和神经网络的方法实现非线性系统内传感器故障的检测和识别,克服了以往核函数主元分析法只能给出故障检测结果,却无法对故障进行识别的缺陷,并给出了在特征空间中计算残差的简单方法.最后,对一个简单的多变量过程进行了故障检测和识别,验证了这一诊断策略的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴希军	燕山大学电气工程学院	29	214	8.0	13.0
2	胡春海	燕山大学电气工程学院	63	355	10.0	14.0