简介概要

基于核典型RF的过程故障诊断

来源期刊:控制工程2019年第4期

论文作者:曹玉苹 田学民 邓晓刚

文章页码:746 - 751

关键词:故障诊断;随机森林;旋转森林;典型变量分析;核主元分析;

摘    要:基于主元分析的旋转森林没有考虑特征的时序相关性,为此,提出一种基于核典型旋转森林的故障诊断方法,以提高非线性动态过程的故障诊断精度。所提方法通过未知非线性映射将随机森林特征投影到高维线性再生核Hilbert空间,利用典型变量分析提取变量的动态相关信息,得到不相关特征。采用核函数解决非线性映射未知的问题,为了避免传统核典型变量分析存在的核矩阵奇异问题,该研究在核主元空间提取典型变量,以训练决策树。该方法考虑了随机森林特征的非线性相关性和动态相关性,增加了决策树之间的差异性,有助于提高故障诊断精度。以田纳西-伊斯曼过程为例对所提方法的有效性进行了验证。

详情信息展示

基于核典型RF的过程故障诊断

曹玉苹1,田学民1,邓晓刚1

1. 中国石油大学(华东)信息与控制工程学院

摘 要:基于主元分析的旋转森林没有考虑特征的时序相关性,为此,提出一种基于核典型旋转森林的故障诊断方法,以提高非线性动态过程的故障诊断精度。所提方法通过未知非线性映射将随机森林特征投影到高维线性再生核Hilbert空间,利用典型变量分析提取变量的动态相关信息,得到不相关特征。采用核函数解决非线性映射未知的问题,为了避免传统核典型变量分析存在的核矩阵奇异问题,该研究在核主元空间提取典型变量,以训练决策树。该方法考虑了随机森林特征的非线性相关性和动态相关性,增加了决策树之间的差异性,有助于提高故障诊断精度。以田纳西-伊斯曼过程为例对所提方法的有效性进行了验证。

关键词:故障诊断;随机森林;旋转森林;典型变量分析;核主元分析;

<上一页 1 下一页 >

相关论文

  • 暂无!

相关知识点

  • 暂无!

有色金属在线官网  |   会议  |   在线投稿  |   购买纸书  |   科技图书馆

中南大学出版社 技术支持 版权声明   电话:0731-88830515 88830516   传真:0731-88710482   Email:administrator@cnnmol.com

互联网出版许可证:(署)网出证(京)字第342号   京ICP备17050991号-6      京公网安备11010802042557号