【摘 要】
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针对传统独立主元分析方法（independent component analysis,ICA）在标准化处理后导致特征值大小近似相等,难以提取有代表性变量等问题,提出了一种基于相对变换的独立主元分析（re
【机 构】
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沈阳建筑大学、国家地方联合工程实验室
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针对传统独立主元分析方法（independent component analysis,ICA）在标准化处理后导致特征值大小近似相等,难以提取有代表性变量等问题,提出了一种基于相对变换的独立主元分析（relative transformation ICA,RTICA）故障检测方法。该方法引入欧氏距离相对变换理论,将原始空间数据变换得到相对空间,然后在相对空间进行独立主元分析,降低相对空间的数据维数,使提取的独立主元特征具有更大的适应性,建立故障检测模型,最终实现在线故障检测。该方法通过田纳西-伊斯曼过程仿
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