基于PCA统计量机床健康状况异常诊断

• 作者: 武美妮 贺乐乐 赵云峰
• 来源期刊: 机械工程与自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 数控机床 PCA 主成份分析 异常检测
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 质量监测与故障诊断
• 页码范围: 164-166
• 页数: 3页
• 分类号: TH165+.2
• 字数: 2310字
• 语种: 中文

摘要

介绍了主元分析法的基本原理和概念以及基于主元分析法的异常检测和主元个数的选取方法.根据利用iSESOL云平台实际采集的数控机床体检数据,应用基于主元分析法的异常检测使用Q及T2统计量的控制限对样本数据的异常状态进行判断,并对实验结果进行分析.分析结果表明:基于PCA统计量的异常检测具有一定的适用性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵云峰		6	6	2.0	2.0
2	武美妮		3	0	0.0	0.0
3	贺乐乐		1	0	0.0	0.0