一种用于故障监测的优化核主元分析方法

论文摘要

提出了一种基于混沌粒子群的优化核主元分析故障监测方法（Kernel Principal Component Analysis based on Chaotic Particle Swarm Optimization, CPSO-KPCA）。该方法充分利用了正常数据和故障数据的特征,通过混沌粒子群优化算法对KPCA的核函数参数进行优化,以发现最优的非线性特征,并能准确地监测出非线性故障。利用特征空间监测统计图,将该方法应用于轧钢过程的非线性监测,实际应用结果表明,该方法具有很高的故障监测精度。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 肖应旺,姚美银,刘军,张绪红,陈贞丰

关键词: 非线性特征,故障监测

来源: 计算机与应用化学 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,基础科学,信息科技

专业: 数学,自动化技术

单位: 广东技术师范大学自动化学院,广东技术师范大学院设备与实验室管理处

基金: 广东省自然科学基金资助项目(2017A030313364)

分类号: O212.4;TP18

DOI: 10.16866/j.com.app.chem201904025

页码: 434-438

总页数: 5

文件大小: 522K

下载量: 58

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