【摘 要】
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针对复杂控制系统数据维度大、变量之间的耦合性高的特点,采用了一种基于粒子群优化的类均值核主元分析的故障检测方法。首先利用粒子群优化高斯径向基核函数的参数,避免其设
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金（9161715008）.
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针对复杂控制系统数据维度大、变量之间的耦合性高的特点,采用了一种基于粒子群优化的类均值核主元分析的故障检测方法。首先利用粒子群优化高斯径向基核函数的参数,避免其设置的盲目性,然后利用优化后的类均值核主元分析法将输入数据样本映射到高维特征空间中,构建类均值矢量进行主元分析,完成对控制系统传感器的故障检测。类均值矢量包含了原数据的全部信息,且维数低于故障类别,能够实现数据的无损失降维。实验结果表明,与传统核主元分析相比,该方法能有效提高控制系统传感器故障检测的准确性。
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