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摘要:
燃气轮机气路部件的状态检测参数具有极强的非线性,其故障特征难以提取,而利用传统核主成分分析(KPCA )进行故障检测难以对核参数进行科学取值,从而降低故障检测的准确性 .针对该问题,论文提出了基于优化混合核的核主元分析故障检测算法(DE-KPCA ) .首先建立动态权值混合核函数,通过调节核函数的权重比实现全局映射和局部映射优化组合 .以样本检测精度作为优化目标,对混合核参数进行逐次优化 .最后构造了基于优化混合核函数的主元异常状态检测方法,实现对燃气轮机气路故障的在线检测 .本文通过对双轴涡喷发动机气路故障仿真的验证,证明了该方法相较传统K PCA检测,能够实现核参数的科学取值且对燃气轮机气路故障检测具有更高的准确性和实用性 .
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文献信息
篇名 基于差分进化和核主元分析的燃气轮机故障检测
来源期刊 四川大学学报(自然科学版) 学科
关键词 绿色再制造 燃气轮机故障检测 核主成分分析 差分进化算法
年,卷(期) 2021,(2) 所属期刊栏目 计算机科学|Computer Science
研究方向 页码范围 77-83
页数 7页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.19907/j.0490-6756.2021.022004
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核主成分分析
差分进化算法
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四川大学学报(自然科学版)
双月刊
0490-6756
51-1595/N
大16开
成都市九眼桥望江路29号
62-127
1955
chi
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