基于KPCA-FCM的工業(yè)過程故障檢測與診斷.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、有效的工業(yè)過程故障診斷方法,不僅能夠在第一時間對出現(xiàn)的故障進行識別和處理,避免可能出現(xiàn)的危險,同時也要對故障的類型和原因進行診斷,以有效對故障進行預(yù)防。
  但是,由于實際情況受多因素影響,不易通過過程的數(shù)學(xué)模型進行故障診斷。數(shù)據(jù)驅(qū)動是建立在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上,通過運行過程中記錄的大量有用的信息進行挖掘,從中獲得所需要的信息和知識的過程,具有更加實際的意義。本文研究采用無監(jiān)督的多元統(tǒng)計分析方法及聚類算法,簡單高效地處理工業(yè)過程中的故

2、障檢測和診斷問題,論文的主要內(nèi)容包括:
  首先,分別對核主元分析KPCA和模糊C均值聚類FCM算法進行了詳細分析,進一步將KPCA與FCM進行了結(jié)合,提出了一類基于KPCA的FCM聚類方法。
  其次,將所提出的方法應(yīng)用于工業(yè)過程故障診斷問題。核主元分析(KPCA)算法通過映射將數(shù)據(jù)從輸入空間映射到高維特征空間,從而對數(shù)據(jù)進行特征提取,有效降低數(shù)據(jù)維度和提高處理效率。同時可通過KPCA結(jié)合T2和SPE兩個統(tǒng)計量進行實時的故

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