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集成主角及其在故障检测中的应用
引用本文:甘良志,张士诚,李旭超.集成主角及其在故障检测中的应用[J].控制理论与应用,2013,30(10):1347-1352.
作者姓名:甘良志  张士诚  李旭超
作者单位:江苏师范大学 电气工程及自动化学院,江苏师范大学 数学科学学院,江苏师范大学 电气工程及自动化学院
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61271002); 江苏省自然科学基金资助项目(BK2011205).
摘    要:为了解决稀疏化造成的核主角不稳定问题, 提出了集成主角方法. 集成主角求再生核希尔伯特空间的多组近似基, 将核主角问题极值向量的解空间限定在近似基张成的空间求核主角, 然后集成特征值. 利用集成主角(ensemble principal angle, EPA)可以对复杂环境下的多变量工业过程进行在线故障检测. 最后本文通过在Tennessee Eastman数据集上的实验, 对集成主角在故障检测中的应用进行了说明.

关 键 词:主角    集成学习    故障检测    无监督学习
收稿时间:2012/8/23 0:00:00
修稿时间:2013/4/23 0:00:00

Ensemble principal angle and its application to fault detection
GAN Liang-zhi,ZHANG Shi-cheng and LI Xu-chao.Ensemble principal angle and its application to fault detection[J].Control Theory & Applications,2013,30(10):1347-1352.
Authors:GAN Liang-zhi  ZHANG Shi-cheng and LI Xu-chao
Affiliation:School of Electrical Engineering and Automation, Jiangsu Normal University,School of Mathematical Sciences, Jiangsu Normal University,School of Electrical Engineering and Automation, Jiangsu Normal University
Abstract:Ensemble principal angle is proposed to deal with the instability of a sparse kernel principal angle. Groups of approximate basis are found in the Reproducing Kernel Hilbert Space. Eigenvectors for the principal angle problem are limited to the spaces spanned by the approximate basis. Eigenvalues in different subspace are integrated to make up for the sparsity. Ensemble principal angle (EPA) can be applied to online multivariable process for fault detection in complicated conditions. An example is given to illustrate the application in fault detection by performing experiments on the tennessee eastman data set.
Keywords:principal angle  ensemble learning  fault detection  unsupervised learning
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