原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
文章将动态主元分析(Dynamic Principal Component Analysis,DPCA)和稀疏主元分析(Sparse Principal Component Analysis,SPCA)两种方法结合起来,提出一种新的稀疏动态主元分析方法,并将其用于工业过程的故障检测;所提出的稀疏动态主元分析方法通过对过程数据的动态增广矩阵进行稀疏主元的求解,获取稀疏的负荷向量,该方法既考虑到了过程数据的动态特性,又降低了过程数据的冗余度,同时降低了计算负荷,非常适合工业过程的实时故障检测;此外,还提出了一种前向选择算法,用于确定稀疏主元中的非零负荷数目;最后,将所提出方法应用于数值例子和田纳西-伊斯曼过程,并将与主元分析、动态主元分析和稀疏主元分析等3种方法相比较,表明所提方法可以获得更好的故障检测效果.
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文献信息
篇名 基于稀疏动态主元分析的故障检测方法
来源期刊 计算机测量与控制 学科
关键词 主元分析 动态主元分析 稀疏动态主元分析 非零负荷 故障检测
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目 测试与故障诊断
研究方向 页码范围 46-50
页数 5页 分类号 TP273
字数 语种 中文
DOI 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2019.04.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 高金凤 浙江理工大学机械与自动控制学院 25 53 4.0 6.0
2 吴平 浙江理工大学机械与自动控制学院 5 3 1.0 1.0
3 段怡雍 浙江理工大学机械与自动控制学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
主元分析
动态主元分析
稀疏动态主元分析
非零负荷
故障检测
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
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