【摘 要】
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由于传统的基于小波变换的多尺度主元分析(MSPCA)方法在检测高频类故障时的分辨能力不足,该文提出了基于小波包的MSPCA模型,并应用于传感器的故障诊断。首先对传感器数据进行
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由于传统的基于小波变换的多尺度主元分析(MSPCA)方法在检测高频类故障时的分辨能力不足,该文提出了基于小波包的MSPCA模型,并应用于传感器的故障诊断。首先对传感器数据进行正交小波包分解,得到小波包最佳分解树。根据最佳树的各个节点系数在对应的尺度上建立主元分析模型,根据这些主元分析模型在残差子空间利用平方预报误差统计量进行传感器故障检测,采用传感器有效度指标对故障传感器进行分离。最后以火电厂锅炉系统的传感器为例对设计的模型进行了验证,通过对传感器周期性干扰故障这种高频故障的诊断实例验证了基于小波包的MSPCA方法的有效性,其检测性能要优于基于小波变换的MSPCA模型。
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