| 基于KPCA的监控系统传感器异常诊断方法 |
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| 引用本文： | 彭红星,潘梨莉,赵鸿图.基于KPCA的监控系统传感器异常诊断方法[J].传感器与微系统,2016(12):33-36. |
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| 作者姓名： | 彭红星 潘梨莉 赵鸿图 |
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| 作者单位： | 1. 河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454000;煤炭安全生产河南省协同创新中心,河南焦作454000;2. 河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作,454000 |
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| 基金项目： | 煤炭安全生产河南省协同创新中心重点资助项目(12140024)，河南理工大学博士基金资助项目(64998449) |
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| 摘 要： | 针对监控系统数据异常时,故障检测准确性不高的问题,提出一种基于监控系统传感器异常的核主元分析(KPCA)检测方法.利用平方预报误差(SPE)统计量和均方贡献值法进行故障检测和故障源的定位,改善了主元分析(PCA)应用于非线性系统故障检测准确性低的问题.分别利用基于KPCA和PCA的故障检测模型进行仿真比较.实验结果表明:KPCA提高了非线性监控系统传感器异常诊断的准确性.
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| 关 键 词： | 传感器 核主元分析 主元分析 故障检测 故障源定位 |
Study on abnormal diagnosis of sensor in monitoring system based on KPCA |
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| PENG Hong-xing,PAN Li-li,ZHAO Hong-tu.Study on abnormal diagnosis of sensor in monitoring system based on KPCA[J].Transducer and Microsystem Technology,2016(12):33-36. |
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| Authors: | PENG Hong-xing PAN Li-li ZHAO Hong-tu |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | sensor kernel principal component analysis(KPCA) PCA fault detection fault source identification |
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