原文服务方: 华侨大学学报(自然科学版)       
摘要:
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.
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文献信息
篇名 基于改进动态等距离映射的非线性动态故障诊断方法
来源期刊 华侨大学学报(自然科学版) 学科
关键词 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
年,卷(期) 2012,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 621-626
页数 6页 分类号 TP277
字数 语种 中文
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五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
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
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
华侨大学学报(自然科学版)
双月刊
1000-5013
35-1079/N
大16开
1980-01-01
chi
出版文献量(篇)
2681
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