基于GMM的数据缺失的多工况故障检测

• 作者: 温东宾
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯混合模型 特征选择 数据缺失 分类器 故障检测
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 数据采集与处理
• 页码范围: 56-60
• 页数: 5页
• 分类号: TP29
• 字数: 5749字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于GMM的数据缺失的故障检测技术,主要解决了数据缺失情况下多工况的故障检测问题.首先需要对缺失数据进行数据修补,为GMM构建提供数据驱动的基础；然后利用混合互信息方法进行特征选择,降低维度,简化GMM计算量；接着估计GMM模型各个高斯分量的权重、均值、方差统计量；最后设计一个分类器,用于检测故障.通过TEP仿真实验,验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	温东宾	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	2	2	1.0	1.0