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

1

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

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基于核主元分析法的组合核函数改进算法 被引量：1

2

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

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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

3

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

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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

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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

5

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

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基于核主元分析的蒸汽管网数据的显著误差检测研究

6

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

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一种基于KPCA的非线性故障诊断方法 被引量：27

7

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

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一种人脸特征选择新方法的研究 被引量：9

8

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

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基于WSEIAC模型的系统效能求解新算法 被引量：2

9

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

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基于Kernel PCA的人脸识别算法的探讨 被引量：2

10

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

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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

11

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

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基于T-S模糊KPCA模型的分布式控制系统传感器故障诊断 被引量：2

12

作者 王磊 谢寿生 +2 位作者 任立通 余坚 崔小军 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期988-995,共8页

为减小航空发动机多工况的工作特性和分布式控制系统非线性网络环境对故障诊断系统的影响,针对航空发动机分布式控制系统,提出一种基于T-S模糊KPCA模型的传感器故障诊断方法。首先采用C均值模糊聚类法,以油门杆角度为样本标签,对样本空... 为减小航空发动机多工况的工作特性和分布式控制系统非线性网络环境对故障诊断系统的影响,针对航空发动机分布式控制系统,提出一种基于T-S模糊KPCA模型的传感器故障诊断方法。首先采用C均值模糊聚类法,以油门杆角度为样本标签,对样本空间进行模糊分类,再通过模糊相似矩阵剔除各样本子空间的野值点;其次建立标称工况的KPCA模型,并利用训练样本对非标称工况的隶属度函数进行辨识,得到全工况T-S模糊KPCA模型;最后利用统计量T 2和SPE对传感器故障进行检测,并采用数据重构方法对故障传感器进行隔离定位。仿真结果表明该方法对发动机的任意稳定工况具有自适应能力,能够在非线性网络环境下对正常样本和故障样本保持较低的虚警率和漏报率。当多个传感器同时发生故障时,能够准确找到故障源,实现对故障传感器的隔离。 展开更多

关键词 航空发动机 分布式控制系统 T-S模糊模型 核主元分析法 传感器故障诊断

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KPCA-GRNN网络在数控机床复合故障诊断中的应用 被引量：6

13

作者 李善 谭继文 +1 位作者 俞昆 文妍 《煤矿机械》 2016年第3期152-154,共3页

提出了一种将核主元分析法(KPCA)与GRNN网络相结合的数控机床复合故障诊断方法。原始复合信号经过EMD分解,将得到的IMF与其他时频域特征值组成原始信号特征集;运用KPCA方法对原始特征集进行降维处理,构造核主元特征集;将筛选后的特征向... 提出了一种将核主元分析法(KPCA)与GRNN网络相结合的数控机床复合故障诊断方法。原始复合信号经过EMD分解,将得到的IMF与其他时频域特征值组成原始信号特征集;运用KPCA方法对原始特征集进行降维处理,构造核主元特征集;将筛选后的特征向量作为GRNN网络的输入,实现了数控机床不同复合故障的模式识别,并与其他3种网络对比,验证了该方法的优越性。 展开更多

关键词 核主元分析法(KPCA) GRNN神经网络 复合故障 故障诊断

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基于改进粒子群算法的核函数参数优化 被引量：2

14

作者 肖应旺 姚美银 +2 位作者 刘军 张绪红 陈贞丰 《计算机与应用化学》 CAS 北大核心 2018年第10期855-865,共11页

针对核主元分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)的性能极大地受到本身核函数参数影响问题,提出一种新型的聚类KPCA-FDA-IPSO核参数优化方法。该方法结合KPCA特征分析的相关方法,综合考虑样本的类内离散度和类间距离,并通过... 针对核主元分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)的性能极大地受到本身核函数参数影响问题,提出一种新型的聚类KPCA-FDA-IPSO核参数优化方法。该方法结合KPCA特征分析的相关方法,综合考虑样本的类内离散度和类间距离,并通过Fisher判别分析(Fisher Discriminant Analysis, FDA)建立的数学模型,再将传统粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)改进为具有继承机制的粒子群优化算法(Inheritance PSO,IPSO),并对核函数寻优。通过数据集仿真和应用研究,验证了该方法能有效地优化核函数参数并提高了KPCA的故障诊断性能。 展开更多

关键词 核主元分析法 FISHER判别分析 粒子群优化:核参数优化

原文传递

基于EGK' M-RBF网络的顺丁橡胶门尼黏度预测 被引量：1

15

作者 李大字 钱丽 +1 位作者 王淑红 靳其兵 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期2367-2371,共5页

提出一种基于增强的全局K’-means算法(EGK’M)-RBF网络的建模方法,该方法采用作者提出的EGK’M来确定RBF网络隐含层的结构,包括隐含层中心个数、中心位置以及隐含层扩展常数,采用KPCA提取非线性特征信息,实现辅助变量的二次选择。并与... 提出一种基于增强的全局K’-means算法(EGK’M)-RBF网络的建模方法,该方法采用作者提出的EGK’M来确定RBF网络隐含层的结构,包括隐含层中心个数、中心位置以及隐含层扩展常数,采用KPCA提取非线性特征信息,实现辅助变量的二次选择。并与基于PCA和EGK’M-RBF网络模型、基于KPCA和K-means算法的RBF网络模型进行比较,模型验证结果证明本文所提出的模型具有更好的预测能力,更小的泛化绝对误差和均方误差。 展开更多

关键词 改进的全局K'-means算法 核主元分析法 门尼黏度 RBF网络

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基于特征子空间虚假邻点判别的铝电解槽况诊断模型

16

作者 易军 李太福 +2 位作者 张元涛 周伟 田应甫 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期9-14,共6页

造成铝电解异常槽况的因素较多,彼此相关性强,建立槽况诊断模型时计算量巨大。利用核主元分析法虽然可以对非线性数据进行降维,但得到的主元仍然是原始变量在特征空间的线性组合,既无明确的物理含义,又无法对原始特征进行约简达到减少... 造成铝电解异常槽况的因素较多,彼此相关性强,建立槽况诊断模型时计算量巨大。利用核主元分析法虽然可以对非线性数据进行降维,但得到的主元仍然是原始变量在特征空间的线性组合,既无明确的物理含义,又无法对原始特征进行约简达到减少传感器种类的目的。提出一种基于特征子空间虚假邻点判别的槽况诊断方法,首先考察各原始变量置零前后在核空间主元投影上的相似度,根据其对槽况的解释能力进行原始变量选择;再将约简后的原始变量输入概率神经网络,对各类异常槽况进行诊断。通过取自某厂170KA大型预焙槽的268组样本进行检验:在原始特征约简44.4%的情况下分类精度达到95%以上,表明该方法不但可对原始特征进行有效约简,而且槽况分类精度和训练时间均优于同类模型。 展开更多

关键词 虚假最近邻点法 核主元分析法 概率神经网络 故障诊断 铝电解

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AOD炉冶炼中低碳铬铁炉渣碱度预报模型的研究

17

作者 邱东 符营营 《自动化与仪器仪表》 2013年第4期17-18,21,共3页

分析了AOD炉冶炼中低碳铬铁生产工艺,选取影响炉渣碱度的主要因素作为炉渣碱度预报的输入,运用核主元分析(KPCA)及最小二乘支持向量机(LSSVM)方法建立了炉渣碱度预报数学模型。通过MATLAB仿真,验证了模型的可行性。

关键词 炉渣碱度 核主元分析法 最小二乘支持向量机 预报模型

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屋顶机空调远程监测软硬件系统设计与故障诊断 被引量：3

18

作者 姜智堯 黄巍 +2 位作者 薛扬帆 杜志敏 晋欣桥 《制冷技术》 2021年第6期15-20,共6页

在旧型空调系统中,因系统改造不易导致建筑能源管理和故障诊断困难,本文设计基于嵌入式设备的空调远程软硬件系统,并引入故障数据和实际运行机组,进行验证与分析,研究了制冷剂泄漏的故障诊断,通过反向传播算法的监督学习方法,使用核主... 在旧型空调系统中,因系统改造不易导致建筑能源管理和故障诊断困难,本文设计基于嵌入式设备的空调远程软硬件系统,并引入故障数据和实际运行机组,进行验证与分析,研究了制冷剂泄漏的故障诊断,通过反向传播算法的监督学习方法,使用核主元分析法(KPCA)先对特征进行降维,减少计算量,结合多层感知器(MLP)构成KPCA-MLP方法。结果表明:该算法具有95.83%的制冷剂泄漏诊断正确率;建立一套智能软硬件,通过成本较低的嵌入式设备,使用云服务器和数据可视化页面构成远程管理系统,实现对实际空调机组远程监测和故障检测。 展开更多

关键词 屋顶式空调机组 故障诊断 嵌入式硬件 核主元分析法 多层感知器

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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：3

19

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

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基于KPCA-LSTM模型的石化生产过程故障诊断 被引量：4

20

作者 刘会平 李大字 《石油化工自动化》 CAS 2021年第6期6-9,36,共5页

近年来人工智能与机器学习技术越来越多地用于石化行业生产过程的故障诊断,故障诊断水平的高低直接决定了生产系统的运行能力。提出了一种核主元分析法—长短时记忆神经网络(KPCA-LSTM)的故障诊断方法,首先利用核主元分析法进行故障检测... 近年来人工智能与机器学习技术越来越多地用于石化行业生产过程的故障诊断,故障诊断水平的高低直接决定了生产系统的运行能力。提出了一种核主元分析法—长短时记忆神经网络(KPCA-LSTM)的故障诊断方法,首先利用核主元分析法进行故障检测,然后利用核主元分析法降维后的故障数据输入进长短时记忆神经网络进行诊断,最后利用田纳西数据集证明了所提出方法的有效性,同时表明该方法与普通的长短时记忆神经网络相比训练时间得到了缩减。 展开更多

关键词 故障诊断 石油化工 核主元分析法 长短时记忆神经网络

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