用于故障检测的集成核主分量分析
来源期刊：控制与决策2013年第11期
论文作者：甘良志 刘海宽 张士诚
文章页码：1691 - 1696
关键词：集成学习;非监督学习;核主分量分析;故障检测;
摘 要：针对复杂环境下的多变量工业过程在线故障检测问题,提出基于集成核主分量分析的解决方法.该方法首先求出样本映射后的无限维空间的多组近似基,将主分量分析问题特征向量的解空间限定在近似基张成空间求解;然后集成特征向量和特征值,并计算Hotelling 2统计量和平方预报误差;最后据此判断检测结果.该方法对Tennessee Eastman过程故障检测样本进行测试,并与其他两种方法进行对比.测试结果表明了所提出方法的有效性.
甘良志1，刘海宽1，张士诚2
1. 江苏师范大学电气工程及自动化学院2. 江苏师范大学数学科学学院
摘 要：针对复杂环境下的多变量工业过程在线故障检测问题,提出基于集成核主分量分析的解决方法.该方法首先求出样本映射后的无限维空间的多组近似基,将主分量分析问题特征向量的解空间限定在近似基张成空间求解;然后集成特征向量和特征值,并计算Hotelling 2统计量和平方预报误差;最后据此判断检测结果.该方法对Tennessee Eastman过程故障检测样本进行测试,并与其他两种方法进行对比.测试结果表明了所提出方法的有效性.
关键词：集成学习;非监督学习;核主分量分析;故障检测;
