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1、主元分析(principal component analysis,PCA)作為一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的統(tǒng)計(jì)建模方法,在狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷方面已得到廣泛應(yīng)用?,F(xiàn)有研究表明,將PCA與數(shù)據(jù)濾波方法結(jié)合,能有效提高對(duì)微小故障的檢測(cè)效果,但其作用機(jī)理還未有深入研究?;瑒?dòng)平均(moving average,MA)和指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均(exponentiallyweighted moving average,EWMA)濾波是兩種較為常見(jiàn)的數(shù)據(jù)濾波方法。將兩種
2、濾波方法分別與PCA結(jié)合,形成MA-PCA和EWMA-PCA方法,作為本文的研究對(duì)象。
本文首先分別分析了MA和EWMA濾波影響PCA進(jìn)行故障檢測(cè)的機(jī)制,導(dǎo)出了MA-PCA和EWMA-PCA提高微小故障檢出效果的原因。并分別推導(dǎo)了MA-PCA和EWMA-PCA的臨界故障幅值的計(jì)算方法。對(duì)MA-PCA方法分析了檢測(cè)延遲、臨界故障幅值和窗寬之間的關(guān)系,并以此為基礎(chǔ)提出了滑動(dòng)平均窗寬的確定方法,避免了窗寬的主觀選取問(wèn)題。對(duì)EWMA-
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