导读:本文包含了主元分析法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:向量,分析法,故障诊断,故障,用水量,动态,电平。
主元分析法论文文献综述
禹法文,陈焕新,李绍斌,李冠男,郭亚宾[1]（2017）在《基于主元分析法的多联机系统压缩机排气温度传感器故障检测与诊断》一文中研究指出传感器是空调系统的重要组成部分,它对空调系统的运行状态进行实时监控,并将运行数据传输到控制系统中。传感器发生故障将使得空调系统偏离正常运行状态,导致系统能耗增加。主元分析法(Principal Component Analysis,PCA)是传感器故障检测与诊断中常用的数据分析方法。本文采集了多联机系统传感器正常运行数据,通过人为调整得到故障运行数据;采用正常运行数据对PCA进行建模,用训练好的模型对故障运行数据进行检测与诊断,分析检测与诊断结果。本文中传感器故障工况包含压缩机排气感温包漂移、脱落、精度下降以及完全失效故障。检测与诊断的结果为:基于PCA的多联机系统压缩机排气温度传感器故障检测与诊断结果良好。(本文来源于《制冷技术》期刊2017年04期）
张帆[2]（2017）在《基于主元分析法与支持向量机的轴承诊断系统设计与实现》一文中研究指出在工业生产中,许多生产作业是通过旋转机械完成的,一旦发生故障就会对生产造成大量的损失,而在它的运行过程中30%的原因是来自于一个关键的零部件滚动轴承。如果能够较早的找出这个关键部件的问题,并及时告知维修人员,将问题及早的排除,那么这样就可以做到对这类设备的安全生产,减少企业的直接生产损失,提高企业的经济效益,使得这类部件问题的判断研究,具有很强的现实意义。它的判别实质就是各种工作状态的识别,流程先后顺序一般为,信号预先处理和特性的提取,根据提取的结果,选择一定的方法做状态的判别。这个方法总是被期望是准确的,构建模型的等待时间尽量的可以被缩短。为了得到更加准确的分类结果,获取代表轴承工作状态的特征信息是非常关键的准备工作。因此首先要在取得的不同工作状态的信号下,分别提炼它们的特性信息。为了达到这个目的,本文将运用一种小波包结合时域特征提取的方法,它是首先提取轴承信号时域无量纲参数的特征指标,然后采用小波包获得每个频带里包含的信号能量,并将这些信号的特性信息组合在一起作为特征集。这种方法提取出的信息特征,具有一定的物理意义及诊断学原理支撑,能够用来表征滚动轴承的运行工况特性。有了这些特征集后,考虑到支持向量在小样本学习方面的优势,本文提出了基于多分类支持向量机的工况判断方法,在“一对一”多分类算法的基础上,设计一种PCA-PSO-MSVM的多类划分方法,它可以减少特征集之间规律上的冗余,同时能显着提高分类的精度的方法。这种方法既能得到相对准确的划分结果,同时在模型构建效率上能有一定的提升,并且通过大量实验证明了本文提出方法的有效性。最后本文通过对不同技术方案的比较选择合适的方案,设计一款以滚动轴承作为实验对象的基于主元分析法与支持向量机的智能化轴承故障诊断系统。(本文来源于《北京工业大学》期刊2017-05-01）
杨志超,李晓健,陆文伟,马寿虎,周宇浩[3]（2017）在《基于主元分析法的高压断路器全寿命周期成本研究》一文中研究指出针对断路器故障信息缺失的实际情况,介绍了一种基于主元分析的高压断路器全寿命周期成本计算方法。所述方法中高压断路器全寿命周期成本模型涉及到断路器的投资、运行、维护、检修、退役成本。其中维护成本和检修成本计算采用主元分析算法,提取数据中的主成分代替所有数据。最后对比使用主元分析计算前后的结果,发现主元分析理论提高了计算精度,解决了故障信息不完整的问题。(本文来源于《电测与仪表》期刊2017年01期）
王树东,李军,高翔[4]（2016）在《指数加权主元分析法及其在故障诊断中的应用》一文中研究指出在研究主元分析法(PCA)理论的基础上,提出指数加权主元分析(EWPCA)算法。这种算法通过不断更新相关矩阵来实时监视动态生产过程中的超时趋势和设定点改变等状态。实验结果表明,该方法可以较好地反映生产过程中的实时信息,并能有效检测出系统的异常状况,具有广阔的实际应用前景。(本文来源于《工业仪表与自动化装置》期刊2016年06期）
袁寿新[5]（2016）在《基于核主元分析法的灌溉用水量预测法》一文中研究指出因需灌溉是节约农业用水,实现农业增产增收的有效办法。基于核主元分析法的农业灌溉用水量预测法可以起到节约灌溉用水的作用。将土壤及环境相关信息作为模型输入向量,提取出非线性特征,消除向量之间的多重共线性,进而确定输入空间的主要特征变量。然后采用最小二乘支持向量机回归建模,反映原始输入输出数据之间的复杂关系。通过仿真结果比较,表明基于KPCA-SVM的灌溉用水量预测法具有较高的预测精度,为灌溉用水量预测提供了一种新方法。(本文来源于《工程技术研究》期刊2016年05期）
宋涛[6]（2016）在《主元分析法在火电厂故障检测中的应用及效果研究》一文中研究指出火电企业技术改造是当今技术创新及应用研究的主流方向之一,其中,技术改造主要是通过改进物理结构或加装新设备来实现,如加装脱硫装置、对磨煤机改进等。然而,技术改造并非只有物理改造,还应包括电子技术的改进,如对控制算法、检测方法的改进。在这些方面,国内相关研究并不多。本文通过研究火电企业运行过程,发现在故障检测方面,国内绝大部分火电厂均使用固定的控制限来报错,而火电厂实际运行过程却并非持续稳态运行,这就导致了在火电厂增减负荷时系统出现误报或数据的丢失,严重影响监测的稳定性,从而影响火电企业的经济性。主元分析方法(PCA)作为多元统计方法的一种,其对过程控制的故障检测与诊断方法不依赖于系统的数学模型,因此是广泛应用在工业领域的统计检测方法。基于主元分析方法的过程检测方法,由于充分的利用了主元分析算法在处理线性相关数据时降维的功能,使得对多变量生产过程的检测可在低维变量控件实现。因此,考虑在火电企业故障检测中使用主元分析方法。故障检测中的PCA方法原理是在稳态过程中收集数据,用固定控制限的SPE、T_2和T_H~2来监测。然而,对于那些过程暂态值必须考虑的系统(如火电厂运行系统),用固定控制限会引起误报和丢失数据,这会严重影响监测系统的稳定性,并带来不必要的经济损失。本文立足于这一点,对主元分析方法进行改进,使得其能应用在动态稳态经常切换的火电厂运行系统。本文总结了在火电厂故障检测领域在的国内外的研究成果,指出了该领域需要深入研究的问题;针对目前存在的问题,提出了基于方差的自适应控制限的改进方法,从而来克服暂态过程中因条件改变而产生的误报问题;选取某火电厂的相关数据,利用matlab软件对该方法进行了仿真,验证了该技术改造的可行性;通过建立评价指标,运用层次分析法确定指标权重,运用模糊评价法来对方案进行综合评价。结果表明,该技术改造可以为火电企业获得经济效益与技术上的改进。(本文来源于《华北电力大学》期刊2016-06-01）
张敏龙,王涛,王旭平,常红伟[7]（2016）在《分步自回归核主元分析法及其应用》一文中研究指出针对传统核主元分析法诊断动态系统故障可能会出现大量误报、漏报问题,提出一种分步自回归核主元分析法。该方法以分步动态策略为基础建立诊断模型,结合滑动窗口机制和指数加权思想,通过不断加入经加权处理的实时数据更新诊断模型,使用T~2和SPE统计量判断系统是否发生故障。将该方法应用于柴油机气阀机构故障检测,结果表明:该方法既能充分利用原始数据和实时动态信息,自动更新模型,又能减小计算量,更早监测出异常工作状态,提高故障诊断的快速性,还能增大故障敏感度,使诊断结果更加准确可靠。(本文来源于《电光与控制》期刊2016年08期）
林茂,李颖晖,朱喜华,吴辰[8]（2016）在《基于改进核主元分析法的叁电平逆变器故障检测》一文中研究指出核主元分析法能够有效利用提取的主元信息对系统运行情况进行评价,但实际应用中存在有效数据信息"淹没"的问题。为更好地实现叁电平逆变器开关管故障检测,对传统核主元方法进行改进,增加灵敏度分析,分别计算各变量对故障统计量的贡献值,由此引入贡献值权重矩阵对逆变器故障特征进行加权,加权后的数据可以消除由不同量纲和噪声对数据造成的影响,同时可以反映故障数据的主要特征。基于此,计算不同开关管故障情况的权重矩阵,并对故障情况进行检测,降低了系统的数据处理量,提高了故障检测的准确性。实验结果验证了所提方法的有效性。(本文来源于《电网技术》期刊2016年03期）
朱春媚,莫鸿强,田联房,郑则广[9]（2015）在《基于主元分析法和非均匀滤波器组的咳嗽信号特征提取》一文中研究指出咳嗽识别在临床上具有重要的诊断指导意义。针对咳嗽频谱能量的分布特点,本文提出了一种新的梅尔(Mel)频率倒谱系数(MFCC)提取方法。将咳嗽频谱划分为若干个频段,采用主元分析方法计算各频段的能量强度系数,根据强度系数的插值曲线分配滤波器个数,设计Mel刻度上非均匀分布的滤波器组进行MFCC特征提取。基于隐马尔可夫模型(HMM)的咳嗽识别实验表明,该方法可以有效改善咳嗽识别的效果。(本文来源于《生物医学工程学杂志》期刊2015年04期）
陆百川,郭桂林,肖汶谦,张海,张凯[10]（2016）在《基于多尺度主元分析法的动态交通数据故障诊断与修复》一文中研究指出针对动态交通数据的故障问题,提出了一种改进的多尺度主元分析(MSPCA)方法及数据修复模型。利用小波包多尺度分解将每个变量一次分解成逼近系数和多个尺度的细节系数,并在各个尺度矩阵建立相应的主元分析模型。以模型统计量控制限为阈值,对小波系数重构得到综合主元分析模型,并将故障数据分离出来。利用数据修复模型以及根据时间相关性和空间相关性计算出各组数据的相关系数,并估算出故障数据的真实值。最后给出了各种仿真结果。(本文来源于《重庆交通大学学报(自然科学版)》期刊2016年01期）
主元分析法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在工业生产中,许多生产作业是通过旋转机械完成的,一旦发生故障就会对生产造成大量的损失,而在它的运行过程中30%的原因是来自于一个关键的零部件滚动轴承。如果能够较早的找出这个关键部件的问题,并及时告知维修人员,将问题及早的排除,那么这样就可以做到对这类设备的安全生产,减少企业的直接生产损失,提高企业的经济效益,使得这类部件问题的判断研究,具有很强的现实意义。它的判别实质就是各种工作状态的识别,流程先后顺序一般为,信号预先处理和特性的提取,根据提取的结果,选择一定的方法做状态的判别。这个方法总是被期望是准确的,构建模型的等待时间尽量的可以被缩短。为了得到更加准确的分类结果,获取代表轴承工作状态的特征信息是非常关键的准备工作。因此首先要在取得的不同工作状态的信号下,分别提炼它们的特性信息。为了达到这个目的,本文将运用一种小波包结合时域特征提取的方法,它是首先提取轴承信号时域无量纲参数的特征指标,然后采用小波包获得每个频带里包含的信号能量,并将这些信号的特性信息组合在一起作为特征集。这种方法提取出的信息特征,具有一定的物理意义及诊断学原理支撑,能够用来表征滚动轴承的运行工况特性。有了这些特征集后,考虑到支持向量在小样本学习方面的优势,本文提出了基于多分类支持向量机的工况判断方法,在“一对一”多分类算法的基础上,设计一种PCA-PSO-MSVM的多类划分方法,它可以减少特征集之间规律上的冗余,同时能显着提高分类的精度的方法。这种方法既能得到相对准确的划分结果,同时在模型构建效率上能有一定的提升,并且通过大量实验证明了本文提出方法的有效性。最后本文通过对不同技术方案的比较选择合适的方案,设计一款以滚动轴承作为实验对象的基于主元分析法与支持向量机的智能化轴承故障诊断系统。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
主元分析法论文参考文献
[1].禹法文,陈焕新,李绍斌,李冠男,郭亚宾.基于主元分析法的多联机系统压缩机排气温度传感器故障检测与诊断[J].制冷技术.2017
[2].张帆.基于主元分析法与支持向量机的轴承诊断系统设计与实现[D].北京工业大学.2017
[3].杨志超,李晓健,陆文伟,马寿虎,周宇浩.基于主元分析法的高压断路器全寿命周期成本研究[J].电测与仪表.2017
[4].王树东,李军,高翔.指数加权主元分析法及其在故障诊断中的应用[J].工业仪表与自动化装置.2016
[5].袁寿新.基于核主元分析法的灌溉用水量预测法[J].工程技术研究.2016
[6].宋涛.主元分析法在火电厂故障检测中的应用及效果研究[D].华北电力大学.2016
[7].张敏龙,王涛,王旭平,常红伟.分步自回归核主元分析法及其应用[J].电光与控制.2016
[8].林茂,李颖晖,朱喜华,吴辰.基于改进核主元分析法的叁电平逆变器故障检测[J].电网技术.2016
[9].朱春媚,莫鸿强,田联房,郑则广.基于主元分析法和非均匀滤波器组的咳嗽信号特征提取[J].生物医学工程学杂志.2015
[10].陆百川,郭桂林,肖汶谦,张海,张凯.基于多尺度主元分析法的动态交通数据故障诊断与修复[J].重庆交通大学学报(自然科学版).2016
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