【摘 要】
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汽轮机通流部分故障特征数据较多，且变量之间往往呈现非线性关系，这给故障预测带来了很大难度。本文提出一种基于核主元分析(KPCA)和状态预测的汽轮机流通部分故障预测方法。首
【机 构】
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南京工业大学自动化学院南京210009南京工业大学机械与动力工程学院南京210009
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汽轮机通流部分故障特征数据较多，且变量之间往往呈现非线性关系，这给故障预测带来了很大难度。本文提出一种基于核主元分析(KPCA)和状态预测的汽轮机流通部分故障预测方法。首先KPCA 对测量数据进行分析和处理，得到非线性主元得分向量；然后采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归算法对提取的故障特征量进行趋势预测。该方法通过KPCA 方法能够有效地提取故障特征量，减少故障特征量的数目，提高LS-SVM 特征预测的速度和预测的精度。实验结果表明了算法的有效性。
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