【摘 要】
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为了提高故障检测和诊断的性能,提出了一种基于独立分量分析和支撑向量机对系统性能进行监控的整体框架,这一框架包括特征提取和故障识别两部分.独立分量分析被用来从当前工
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为了提高故障检测和诊断的性能,提出了一种基于独立分量分析和支撑向量机对系统性能进行监控的整体框架,这一框架包括特征提取和故障识别两部分.独立分量分析被用来从当前工况的数据矩阵中提取出代表当前工况特征的投影系数矩阵,而这些投影系数矩阵则被用来训练多个支撑向量机,从而利用它们实现故障类型的识别.Tennessee Eastman 过程的仿真研究证实了该算法的可行性,且与传统的基于主元分析的算法相比,能够更早地检测出故障的发生.
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