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针对复杂系统中关键性能指标(KPI)相关故障检测方法检测精度低的问题,提出基于双层改进潜结构投影(DL-IPLS)的KPI相关故障检测方法. 利用协整分析和主元分析建立底层模型,对非平稳和平稳变量进行特征提取. 将提取的信息进行融合,建立改进潜结构投影的上层模型,根据融合信息对KPI的贡献进行空间分解. 在2个正交子空间中设计统计量,实现KPI相关故障的在线监测. 田纳西-伊斯曼过程和青霉素发酵过程的仿真结果表明,在面向工业平稳和非平稳复杂工业系统检测时,所提方法有效提高了KPI相关故障的检测率,降低了KPI无关故障的误报率. 相似文献
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基于连通域的模板匹配法用于字符识别的算法研究 总被引:7,自引:0,他引:7
文章介绍了一种用于字符识别的基于连通域的模板匹配算法.该算法是在传统的模板匹配法的基础上,运用了重心重叠等处理方法,并且对字符块进行连通域处理后再实施匹配,最后利用最大相似法得出识别结果.该算法在光学仪器读数图象的动态识别中取得了良好的识别效果. 相似文献
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同步相量测量单元(PMU)可以为配电网提供相量数据以提高可观性。考虑因配电网节点数目多但投资成本少造成的PMU供需不平衡,提出了以固定PMU数目为约束条件的优化配置模型。目标函数在最大化可观性节点数目的前提下,最大化网络量测冗余度。模型中考虑了多种拓扑结构的影响,并通过引入零注入节点、节点注入功率和支路功率等量测数据提高可观性。提出了一种定制遗传算法来求解模型,通过定制交叉和变异操作,保证所有个体为可行解。最后,给出了基于最优方案的PMU配置顺序。通过对IEEE标准节点系统进行仿真计算,验证了所提方法的可行性和有效性。 相似文献
8.
Principal/minor component analysis(PCA/MCA),generalized principal/minor component analysis(GPCA/GMCA),and singular value decomposition(SVD)algorithms are important techniques for feature extraction.In the convergence analysis of these algorithms,the deterministic discrete-time(DDT)method can reveal the dynamic behavior of PCA/MCA and GPCA/GMCA algorithms effectively.However,the dynamic behavior of SVD algorithms has not been studied quantitatively because of their special structure.In this paper,for the first time,we utilize the advantages of the DDT method in PCA algorithms analysis to study the dynamics of SVD algorithms.First,taking the cross-coupled Hebbian algorithm as an example,by concatenating the two cross-coupled variables into a single vector,we successfully get a PCA-like DDT system.Second,we analyze the discrete-time dynamic behavior and stability of the PCA-like DDT system in detail based on the DDT method,and obtain the boundedness of the weight vectors and learning rate.Moreover,further discussion shows the universality of the proposed method for analyzing other SVD algorithms.As a result,the proposed method provides a new way to study the dynamical convergence properties of SVD algorithms. 相似文献
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介绍28000 m3/h空分设备液氧泵正常运行过程中出现进口压力低的现象和参数变化情况,针对分子筛吸附器出口空气中二氧化碳含量超标这一原因,提出了解决方案和预防措施。 相似文献