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小样本下基于特征子空间估计的故障诊断算法

来源 :上海交通大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zuizui8321

【摘 要】

：

为解决PCA（Principal Component Analysis）因样本数目少而无法得到稳健协方差矩阵问题,根据主元分析的几何意义,引入CS分解贝叶斯空间估计的思想,将协方差矩阵问题转化成特征子

【作 者】

：

侯彦东 闫治宇 金勇 

【机 构】

：

河南大学图像处理与模式识别研究所

【出 处】

：

上海交通大学学报

【发表日期】

：

2015年6期

【关键词】

：

主元分析 小样本 故障诊断 相似性 principal component analysis （PCA）  small sample  fault diagno 

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为解决PCA（Principal Component Analysis）因样本数目少而无法得到稳健协方差矩阵问题,根据主元分析的几何意义,引入CS分解贝叶斯空间估计的思想,将协方差矩阵问题转化成特征子空间估计问题.首先根据大量历史数据运用PCA离线建立SPE（Squard Prediction Error）统计量阈值和故障模式特征子空间矩阵库,当在线检测到系统存在异常情况时,由于受一定的环境影响只能得到小样本故障数据,利用本文方法可估计出小样本数据的特征子空间矩阵;然后通过对比特征子空间与故障模式特征子空

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