【摘 要】
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本文主要研究了基于KemalPCA与KNN相结合的数据驱动故障检测方法,该方法综合了多元统计理论与非线性聚类算法,并在Tennessee Eastman过程中进行应用.首先,该方法应用主成分分
【机 构】
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上海交通大学自动化系控制理论与控制工程;
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本文主要研究了基于KemalPCA与KNN相结合的数据驱动故障检测方法,该方法综合了多元统计理论与非线性聚类算法,并在Tennessee Eastman过程中进行应用.首先,该方法应用主成分分析对数据进行降维,KernalPCA相对于传统PCA方法更好的针对特征的非线性关系进行特征提取.再结合KNN方法进行故障检测,在降低计算复杂度和空间占用率的同时,提高对非线性模型中故障检测的能力.通过在Tennessee Eastman过程中的应用,进一步验证了该方法的有效性和实用性.
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