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| 基于KPCA特征集成算法的SOFC系统多故障识别 | |
| 引用本文： | 曾萧,宫亮,杨煜普.基于KPCA特征集成算法的SOFC系统多故障识别[J].化工自动化及仪表,2019,46(9). |
| 作者姓名： | 曾萧 宫亮 杨煜普 |
| 作者单位： | 上海交通大学电子信息与电气工程学院;上海交通大学电子信息与电气工程学院;上海交通大学电子信息与电气工程学院 |
| 摘 要： | 针对固体氧化物燃料电池系统多模式、非线性及高维等特点,提出基于数据驱动的模式识别方法。首先用核主成分分析特征集成算法提取故障特征,然后在特征空间中使用多项式逻辑斯谛回归算法进行故障诊断。实验结果表明:核主成分分析特征集成算法可以全面提取出故障特征,能够大幅提高后续分类器故障的识别效果。 |
| 关 键 词： | 固体氧化物燃料电池 故障诊断 数据驱动 核主成分分析特征集成算法 多项式逻辑斯谛回归 |
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