基于核函数主元分析的航空发动机故障检测方法 被引量：21

1

作者 胡金海 谢寿生 +2 位作者 陈卫 侯胜利 蔡开龙 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期79-83,共5页

航空发动机性能由正常到异常、再由异常发展到完全故障的阶段,其参数变化具有一定非线性特征。为了有效检测这种具有非线性特征的故障,提出一种基于核函数主元分析(KPCA)的非线性故障检测方法。该方法通过核函数完成非线性变换,将变量... 航空发动机性能由正常到异常、再由异常发展到完全故障的阶段,其参数变化具有一定非线性特征。为了有效检测这种具有非线性特征的故障,提出一种基于核函数主元分析(KPCA)的非线性故障检测方法。该方法通过核函数完成非线性变换,将变量由非线性的输入空间转换到线性的特征空间,在特征空间中使用线性主元分析(PCA)方法计算主元,构造T2和SPE统计量检测故障的发生。通过对某型涡扇发动机进行实例验证分析,结果表明,KPCA方法一方面克服了综合参数法由于没有确定的警戒值而无法有效地进行故障检测的不足;另一方面KPCA方法在非线性故障检测过程中能够提取重要的非线性特征信息,因而比PCA方法能更早地检测到早期潜在故障,且KPCA方法检测错误率更低。因此,KPCA方法更适合于具有非线性特征的航空发动机故障检测。 展开更多

关键词 航空发动机 性能监控 故障检测 核主元分析法 主元分析法

下载PDF 职称材料

指数加权动态核主元分析法及其在故障诊断中应用 被引量：19

2

作者 姜万录 吴胜强 刘思远 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期63-68,共6页

核主元分析法能充分利用核函数来解决非线性问题,具有很好的非线性逼近能力,但传统的核主元分析不能处理动态问题。在分析核主元分析法的基础上,提出一种新的指数加权核主元分析算法,建立一个多变量加权自回归统计核主元模型,选择Q统计... 核主元分析法能充分利用核函数来解决非线性问题,具有很好的非线性逼近能力,但传统的核主元分析不能处理动态问题。在分析核主元分析法的基础上,提出一种新的指数加权核主元分析算法,建立一个多变量加权自回归统计核主元模型,选择Q统计量来判断系统是否发生故障,给出指数加权核主元分析法诊断故障的具体计算步骤。对液压泵进行了试验,利用小波包对液压泵端盖的振动信号进行处理,提取由13个时域和时频域特征量构成的故障特征矢量。试验结果表明,与传统的核主元分析法相比,新方法能实时更新主元模型和控制限Qa,合理地利用实时动态信息,能较好地处理动态问题,通过计算比较选择合适的加权因子,能获得良好的故障诊断效果,该方法是可行而有效的。 展开更多

关键词 故障诊断 动态核主元分析法 指数加权 控制限 核主元模型

下载PDF 职称材料

基于粒子群优化的核主元分析的故障检测方法 被引量：6

3

作者 石怀涛 宋文丽 +1 位作者 张珂 周乾 《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2016年第4期710-717,共8页

目的提出使用粒子群优化(PSO)方法进行核参数优化,获得混合核KPCA的故障检测方法.方法引入多项式核函数和高斯径向基核函数的混合核方法,使用PSO对各参数同时进行优化,得到最优的混合核函数,再与PCA相结合,得到基于PSO优化的KPCA.结果... 目的提出使用粒子群优化(PSO)方法进行核参数优化,获得混合核KPCA的故障检测方法.方法引入多项式核函数和高斯径向基核函数的混合核方法,使用PSO对各参数同时进行优化,得到最优的混合核函数,再与PCA相结合,得到基于PSO优化的KPCA.结果根据混合非线性主元特征计算出的T2和SPE统计量,实现故障检测.并且其故障检测率高于径向基KPCA,时间成本低于多项式KPCA.结论通过田纳西-伊斯曼(TE)测试过程以及电主轴系统的应用实例说明了KPCA方法的可行性与实用性. 展开更多

关键词 粒子群法 混合核函数 核主元分析 故障检测 电主轴

下载PDF 职称材料

一种基于自适应核主元分析的故障检测方法 被引量：5

4

作者 胡金海 李应红 +2 位作者 杨帆 尉询楷 侯胜利 《控制工程》 CSCD 2007年第S3期80-83,共4页

针对用一个时不变的固定KPCA模型来监控航空发动机这类时变系统的性能时,可能会引起故障检测、诊断的偏差的问题,提出了基于自适应核主元分析的航空发动机故障检测方法。该方法利用滑动窗口的机制,通过不断加入实时采集的数据,自动更新... 针对用一个时不变的固定KPCA模型来监控航空发动机这类时变系统的性能时,可能会引起故障检测、诊断的偏差的问题,提出了基于自适应核主元分析的航空发动机故障检测方法。该方法利用滑动窗口的机制,通过不断加入实时采集的数据,自动更新监控模型,使KPCA监控模型能适应这种时变系统的正常参数漂移。对某型涡扇发动机进行故障检测的应用结果表明,与静态KPCA检测模型相比,自适应KPCA检测模型具有更好的故障检测效果,可提高故障检测的快速性及准确率。 展开更多

关键词 航空发动机 故障检测 核主元分析法 自适应建模

下载PDF 职称材料

基于费舍尔判别分析法的故障诊断 被引量：2

5

作者 梁亮 袁洪芳 曹晰 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第11期2897-2900,共4页

在化工流程故障诊断中,主元分析法(PCA)是最常见的降维技术。尽管PCA具有一定的优化性能,并在故障诊断中被广泛使用,却不是故障诊断的最佳方案。理论上,费舍尔判别分析法(FDA)在故障诊断分类方面更具优势。对现实化工厂故障数据进行了研... 在化工流程故障诊断中,主元分析法(PCA)是最常见的降维技术。尽管PCA具有一定的优化性能,并在故障诊断中被广泛使用,却不是故障诊断的最佳方案。理论上,费舍尔判别分析法(FDA)在故障诊断分类方面更具优势。对现实化工厂故障数据进行了研究,得出在低维状态下选择FDA方法可以获得更好的处理效果。 展开更多

关键词 故障诊断 主元分析法 费舍尔判别分析法 降维 模式识别

下载PDF 职称材料

基于核主元分析法的组合核函数改进算法 被引量：1

6

作者 赵永安 王国权 《信息技术》 2012年第8期47-51,共5页

提出了一种新型的组合核函数应用于构建支持向量机当中。这种组合核函数将高斯核函数与多项式核函数各自的特点融合在一起,构建了一种兼具内推和外推性能的核函数。经实验验证,将这一核函数应用在核主元分析法中,可以有效地提高识别精... 提出了一种新型的组合核函数应用于构建支持向量机当中。这种组合核函数将高斯核函数与多项式核函数各自的特点融合在一起,构建了一种兼具内推和外推性能的核函数。经实验验证,将这一核函数应用在核主元分析法中,可以有效地提高识别精确度和效率。 展开更多

关键词 核主元分析法 组合核函数 高斯核函数 多项式核函数 支持向量机

下载PDF 职称材料

基于核主元分析法的灌溉用水量预测法 被引量：1

7

作者 袁寿新 《冶金丛刊》 2016年第5期25-26,50,共3页

因需灌溉是节约农业用水,实现农业增产增收的有效办法。基于核主元分析法的农业灌溉用水量预测法可以起到节约灌溉用水的作用。将土壤及环境相关信息作为模型输入向量,提取出非线性特征,消除向量之间的多重共线性,进而确定输入空间的主... 因需灌溉是节约农业用水,实现农业增产增收的有效办法。基于核主元分析法的农业灌溉用水量预测法可以起到节约灌溉用水的作用。将土壤及环境相关信息作为模型输入向量,提取出非线性特征,消除向量之间的多重共线性,进而确定输入空间的主要特征变量。然后采用最小二乘支持向量机回归建模,反映原始输入输出数据之间的复杂关系。通过仿真结果比较,表明基于KPCA-SVM的灌溉用水量预测法具有较高的预测精度,为灌溉用水量预测提供了一种新方法。 展开更多

关键词 核主元分析 灌溉用水量 预测法 支持向量机

下载PDF 职称材料

基于核主元分析和动态递归模糊神经网络的软测量建模 被引量：1

8

作者 张瑶 《南京工程学院学报（自然科学版）》 2013年第1期19-24,共6页

针对软测量建模过程中的误差数据剔除、特征提取,及模型的动态辨识问题,提出基于核主元分析和动态递归模糊神经网络软测量建模方法.首先,利用样本间马氏距离进行样本相似程度分析,去除样本中错误数据以确保数据质量;然后利用核主元分析... 针对软测量建模过程中的误差数据剔除、特征提取,及模型的动态辨识问题,提出基于核主元分析和动态递归模糊神经网络软测量建模方法.首先,利用样本间马氏距离进行样本相似程度分析,去除样本中错误数据以确保数据质量;然后利用核主元分析提取系统的非线性主元,作为动态递归模糊神经网络的输入;最后利用新样本数据训练动态递归模糊神经网络.将该方法应用于赖氨酸发酵过程的产物浓度预测,仿真结果表明该方法具有较高的预测精度,满足现场测量要求. 展开更多

关键词 马氏距离 核主元分析法 动态递归模糊神经网络(DRFNN) 软测量

下载PDF 职称材料

基于核主元分析的蒸汽管网数据的显著误差检测研究

9

作者 吴泽浩 罗先喜 《电子质量》 2019年第10期23-26,共4页

工业生产中蒸汽能源的回收和利用的效果一直不高,与发达国家相比还有很大差距,造成这些的主要原因在于蒸汽管网的数据测量不完整、精度低以及一致性不明显。针对以上问题,以蒸汽管网的温度数据检测为例,在传统的数据校正方法上采用改进... 工业生产中蒸汽能源的回收和利用的效果一直不高,与发达国家相比还有很大差距,造成这些的主要原因在于蒸汽管网的数据测量不完整、精度低以及一致性不明显。针对以上问题,以蒸汽管网的温度数据检测为例,在传统的数据校正方法上采用改进型的主元分析法-核主元分析法进行管网数据的显著误差检测,通过现场采集的管网温度数据进行仿真分析,有效地验证了核主元分析法对蒸汽管网显著误差检测的准确性与一致性的极大提升。 展开更多

关键词 蒸汽管网 数据校正 核主元分析法 仿真分析

下载PDF 职称材料

基于核主元分析的湿法烟气脱硫系统的故障诊断 被引量：4

10

作者 郑育平 张丽萍 《福州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期349-353,共5页

提出一种基于核主元分析(KPCA)的故障诊断方法,通过提取集成算子与非线性核函数计算后映射到高维空间的主元成分,有效地捕捉过程变量的非线性关系.对华能福州电厂烟气脱硫过程采集的数据进行传感器完全失效、偏差等故障实验仿真,结果表... 提出一种基于核主元分析(KPCA)的故障诊断方法,通过提取集成算子与非线性核函数计算后映射到高维空间的主元成分,有效地捕捉过程变量的非线性关系.对华能福州电厂烟气脱硫过程采集的数据进行传感器完全失效、偏差等故障实验仿真,结果表明,KPCA具有很好的故障诊断能力. 展开更多

关键词 湿法烟气脱硫 故障诊断 核主元分析 传感器

原文传递

基于改进KFDA和RW ν-SVM的化工生产系统故障快速诊断 被引量：3

11

作者 王斌 施祖建 匡蕾 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第8期84-89,共6页

为提高复杂化工生产系统在线故障诊断的效率和准确率,将改进核费舍尔主元分析法(KFDA)和鲁棒损失小波ν-支持向量机法(RWν-SVM)结合。首先,利用近邻边界法对KFDA进行监督降维,快速辨识和提取化工过程影响因素的核主元。然后,将核主元... 为提高复杂化工生产系统在线故障诊断的效率和准确率,将改进核费舍尔主元分析法(KFDA)和鲁棒损失小波ν-支持向量机法(RWν-SVM)结合。首先,利用近邻边界法对KFDA进行监督降维,快速辨识和提取化工过程影响因素的核主元。然后,将核主元作为诊断和分类RWν-SVM的输入参数,并优化回归决策函数表达式,使诊断过程更加快速,分类更加准确。最后,设计一个基于改进KFDA和RWν-SVM算法,并以经典的田纳西-伊士曼化工过程(TEP)为实例进行计算。结果表明:用改进的算法,能快速诊断和分类化工生产系统中的故障,且在计算效率和正确率方面均优于普通方法,故障诊断结果能够反映化工过程的实际情况。 展开更多

关键词 化工过程 快速故障诊断 核费舍尔主元分析法(kfda) 支持向量机(SVM) 分类算法

原文传递

基于局域波法和KPCA-LSSVM的滚动轴承故障诊断 被引量：14

12

作者 杨先勇 周晓军 +1 位作者 张文斌 杨富春 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期1519-1524,共6页

针对故障滚动轴承振动信号具有非平稳性,提出基于局域波法和核主元分析-最小二乘支持向量机(KPCA-LSSVM)的故障诊断方法.先对轴承振动信号进行局域波分解得到若干内禀模式函数(IMF),分别计算各IMF分量的特征能量、奇异值和AR模型参数作... 针对故障滚动轴承振动信号具有非平稳性,提出基于局域波法和核主元分析-最小二乘支持向量机(KPCA-LSSVM)的故障诊断方法.先对轴承振动信号进行局域波分解得到若干内禀模式函数(IMF),分别计算各IMF分量的特征能量、奇异值和AR模型参数作为原始特征向量,再用KPCA将原始特征向量映射到高维特征空间提取主元构造新的特征向量,将其作为LSSVM分类器的输入来实现轴承的故障诊断.故障诊断试验结果表明,KPCA-LSSVM诊断方法通过KPCA得到更多的识别信息,改善了LSSVM的分类性能,相对于直接LSSVM诊断方法具有更优的泛化性,可准确识别轴承的故障类别和严重程度. 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 局域波法 核主元分析 最小二乘支持向量机

下载PDF 职称材料

一种基于KPCA的非线性故障诊断方法 被引量：27

13

作者 邓晓刚 田学民 《山东大学学报（工学版）》 CAS 2005年第3期103-106,共4页

介绍了一种非线性故障检测方法———核主元分析法(KPCA),通过核函数来完成非线性变换,将变量由非线性的输入空间转换到线性的特征空间.在特征空间中使用PCA计算主元,构造T2和SPE统计量检测过程故障的发生.提出了一种KPCA贡献图计算方法... 介绍了一种非线性故障检测方法———核主元分析法(KPCA),通过核函数来完成非线性变换,将变量由非线性的输入空间转换到线性的特征空间.在特征空间中使用PCA计算主元,构造T2和SPE统计量检测过程故障的发生.提出了一种KPCA贡献图计算方法,根据测量变量和非线性主元的相关性,计算测量变量的贡献量绘制贡献图,用于故障变量的分离.仿真结果表明,KPCA方法可以比PCA方法更加迅速的检测到故障的发生,利用KPCA贡献图可以较好的辨识出故障变量. 展开更多

关键词 核主元分析法 贡献图 非线性过程 故障检测 故障诊断

下载PDF 职称材料

一种人脸特征选择新方法的研究 被引量：9

14

作者 李伟红 陈伟民 龚卫国 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2006年第2期16-20,共5页

本文提出一种人脸特征复合选择的新方法。首先对原始图像进行小波2阶分解和KPCA进行特征提取,然后将获得的特征进行SVM训练,经过GSFS反复选择具有最小间隔的支持向量作为最佳特征组合,最后输入线性SVM分类器进行分类。实验报告了本方法... 本文提出一种人脸特征复合选择的新方法。首先对原始图像进行小波2阶分解和KPCA进行特征提取,然后将获得的特征进行SVM训练,经过GSFS反复选择具有最小间隔的支持向量作为最佳特征组合,最后输入线性SVM分类器进行分类。实验报告了本方法在UMIST及IITL人脸数据库上的应用,并对特征选择前后的分类能力及速度进行了比较,结果显示经过本方法的特征选择后,人脸识别能力有所提高,分类速度明显加快。 展开更多

关键词 人脸识别 小波变换 核主元分析法 支持向量机 广义顺序前进法

下载PDF 职称材料

一种基于KICA-GMM的过程故障检测方法 被引量：4

15

作者 田学民 蔡连芳 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期2859-2863,共5页

核独立元分析(kernel independent component analysis,KICA)故障检测方法的故障检测时间易受独立元顺序和主导独立元数目经验选取的影响,针对这个问题,提出基于KICA和高斯混合模型(Gaussian mixturemodel,GMM)的故障检测方法。采用KIC... 核独立元分析(kernel independent component analysis,KICA)故障检测方法的故障检测时间易受独立元顺序和主导独立元数目经验选取的影响,针对这个问题,提出基于KICA和高斯混合模型(Gaussian mixturemodel,GMM)的故障检测方法。采用KICA从正常工况测量数据中提取独立元,用GMM拟合各独立元的概率密度函数,建立基于GMM的监控量及其控制限;计算各独立元的监控量均值,以此判断其非高斯性强弱,对每个强非高斯独立元进行单独监控,对弱非高斯部分采用主元分析法进行监控。在Tennessee Eastman过程上的仿真结果说明,相比于KICA故障检测方法,所提方法不需要排序独立元和选取主导独立元数目,避免了其对故障检测时间的影响,能够有效利用过程信息,缩短故障检测的延迟时间。 展开更多

关键词 故障检测 核独立元分析 高斯混合模型 独立元顺序 主元分析法

下载PDF 职称材料

基于WSEIAC模型的系统效能求解新算法 被引量：2

16

作者 淦新富 王宏风 《舰船电子工程》 2010年第10期42-44,共3页

WSEIAC模型是武器系统效能评估经典模型。模型中能力向量矩阵通常根据经验数据由专家打分给定,不能准确与具体实验数据关联。新算法采用核主元分析方法,提取可信赖性向量矩阵的核主元比重,作为能力向量矩阵,提高了系统效能与具体数据间... WSEIAC模型是武器系统效能评估经典模型。模型中能力向量矩阵通常根据经验数据由专家打分给定,不能准确与具体实验数据关联。新算法采用核主元分析方法,提取可信赖性向量矩阵的核主元比重,作为能力向量矩阵,提高了系统效能与具体数据间的准确关联性。 展开更多

关键词 WSEIAC模型 电子对抗系统 核主元分析法 系统效能

下载PDF 职称材料

基于Kernel PCA的人脸识别算法的探讨 被引量：2

17

作者 张晓红 汤晓华 沈晓红 《北京工商大学学报（自然科学版）》 CAS 2008年第3期37-39,共3页

扼要阐明抽取二维人脸图像特征方法并进行人脸识别,结合实验结果进行分析比较主元分析和核主元分析方法的优缺点,得出核主元分析方法在人脸识别算法中误识率低,解决了维数和小样本问题,能准确快速识别人脸的结论.

关键词 人脸识别 主元分析法 核主元分析法

下载PDF 职称材料

基于t分布随机邻域嵌入算法的工业过程故障分类 被引量：4

18

作者 陶飞 苗爱敏 +2 位作者 李鹏 曹敏 李维 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期332-339,共8页

针对在工业过程中数据普遍存在的非线性特性,基于数据的局部相关关系对分类的影响,提出一种基于t分布随机邻域嵌入(t-SNE)的数据特征提取和故障分类方法。利用t-SNE算法非线性、非参数降维的优势,与费舍判别分析(FDA)、支持向量机(SVM)... 针对在工业过程中数据普遍存在的非线性特性,基于数据的局部相关关系对分类的影响,提出一种基于t分布随机邻域嵌入(t-SNE)的数据特征提取和故障分类方法。利用t-SNE算法非线性、非参数降维的优势,与费舍判别分析(FDA)、支持向量机(SVM)分类器相结合建立故障分类模型。利用t-SNE算法对故障数据进行非线性特征提取,获取数据的关键区分特征。用FDA和SVM算法实现故障分类和识别。通过田纳西-伊士曼(TE)过程获得的实验数据进行实验仿真分析,并分别与基于核主元分析法(KPCA)、拉普拉斯特征映射(LE)构建的KPCA-FDA、LE-FDA、KPCA-SVM、LE-SVM 4种故障分类模型进行比较。定量评估结果表明:即使基于不同分类器,相较于其他2种方法,该文方法的分类准确率分别提升了2%和7%,且其平均分类准确率能保持在97%以上。 展开更多

关键词 t分布随机邻域嵌入 工业过程 费舍判别分析 支持向量机 田纳西-伊士曼过程 核主元分析法 拉普拉斯特征映射

下载PDF 职称材料

弦音律韵:面向多种古琴的琴声分析与检测方法

19

作者 唐诗思 关慧明 《沈阳师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第4期372-378,共7页

古琴类型的电子判断可以减轻古琴鉴赏对专业鉴定人员的压力,提高古琴鉴定的效率。采用多阶段方法,使用改进的卷积神经网络模型对10种中国古琴的声音进行了分析和识别。首先,将一维时域图转为梅尔频谱图,以捕捉音频信号的频谱特征;其次,... 古琴类型的电子判断可以减轻古琴鉴赏对专业鉴定人员的压力,提高古琴鉴定的效率。采用多阶段方法,使用改进的卷积神经网络模型对10种中国古琴的声音进行了分析和识别。首先,将一维时域图转为梅尔频谱图,以捕捉音频信号的频谱特征;其次,使用主成分分析方法降维,提高了计算效率,降低了过拟合风险;再次,在梅尔频谱图基础上建立卷积神经网络模型,使用多种尺度的卷积核提取局域和全局的不同特征信息,以更好地区分不同种类中国古琴的声音特征;最后,引入dropout层以降低计算负担和防止过度拟合,最终实现了对多种中国古琴种类的识别。实验结果显示,卷积神经网络模型在中国古琴种类声音识别中具有更高准确性,为中国古琴种类声音识别提供了有效方法,并为实现智能的古琴演奏技术分析奠定了基础。 展开更多

关键词 卷积神经网络 主元分析法 多尺度卷积核 乐器识别

下载PDF 职称材料

基于多源信号融合的灯泡贯流式机组故障特征提取 被引量：1

20

作者 陈茗 胡边 李靖 《人民长江》 北大核心 2023年第8期185-189,210,共6页

水电机组在非平稳工况及异常运行状态下,会产生剧烈的振动并发出刺耳的噪声。针对上述振动和音频信号,以灯泡贯流式水电机组为研究对象,通过布置高精度的加速度和音频传感器,对机组各部位的振动和噪声进行实时监测,采集振动和音频的多... 水电机组在非平稳工况及异常运行状态下,会产生剧烈的振动并发出刺耳的噪声。针对上述振动和音频信号,以灯泡贯流式水电机组为研究对象,通过布置高精度的加速度和音频传感器,对机组各部位的振动和噪声进行实时监测,采集振动和音频的多源融合信号。采用核主元分析法(KPCA)与改进的K-Means聚类算法提取多源融合信号频率幅值均方根参数,得到水轮机桨叶碰磨、本体敲击及发电机局放等故障的能量分布与特征值,构建了能够反映机组状态的六维特征向量模型。现场故障模拟试验表明,该模型能准确识别出对应故障,为机组检修维护提供了有力支撑。 展开更多

关键词 多源信号融合 故障特征 灯泡贯流式机组 核主元分析法(KPCA) K均值

下载PDF 职称材料