【摘 要】
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为了改善现代工业系统故障检测和诊断的性能,提出一种基于主成分分析-孪生支持向量机挖掘的工业系统故障监测方法;采用多元统计的主成分分析方法对涉及的复杂故障变量进行降
【机 构】
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山东大学高效洁净机械制造教育部重点实验室,山东大学机械工程国家级实验教学示范中心,山东大学机械工程学院,北京林业大学信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51705289),山东省重点研发计划项目(2019GGX104101),山东大学教育教学改革研究项目(2019Y112)
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为了改善现代工业系统故障检测和诊断的性能,提出一种基于主成分分析-孪生支持向量机挖掘的工业系统故障监测方法;采用多元统计的主成分分析方法对涉及的复杂故障变量进行降维,并对提取的主要故障变量进行判断,完成故障检测;将孪生支持向量机引入到故障类型的识别过程,结合主成分分析方法进行系统监测。结果表明,与加权K近邻、主成分分析-K近邻和主成分分析-支持向量机3种方法相比较,所提出的方法识别更快,准确率较高。
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