基于KPCA非线性故障监测过程优化  

Optimization of nonlinear fault monitoring process based on KPCA

作　　者：郑丹 陈路 童楚东[1] Zheng Dan;Chen Lu;Tong Chudong

机构地区：[1]宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211

出　　处：《数据通信》2021年第3期23-25,28,共4页

摘　　要：核主成分分析(KPCA)是主成分分析(PCA)的一种非线性扩展,作为非线性过程的监测方法,受到了广泛应用。然而,KPCA在数据集较大时计算效率较低往往不能及时的检测出故障。因此本文提出了一种优化过程检测的方法。通过选取数据的内部点抛弃接近故障数据的边缘点,只以内部点作为检测过程的输入数据。最后以田纳西-伊斯曼过程为例,验证了该方法的有效性。

关 键 词：核主成分分析 故障检测 TE过程 

分 类 号：TP277[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]