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基于故障重构的PCA模型主元数的确定 被引量:11
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作者 李元 谢植 王纲 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期20-23,共4页
基于故障重构理论研究了PCA模型主元数的确定方法,应用累积方差贡献率以及复相关系数对主元模型性能进行分析·在基于PCA理论进行故障诊断中,故障变量可根据故障的方向向量进行重构,未重构方差(VRE)可分别投影于主元子空间(PCS)和... 基于故障重构理论研究了PCA模型主元数的确定方法,应用累积方差贡献率以及复相关系数对主元模型性能进行分析·在基于PCA理论进行故障诊断中,故障变量可根据故障的方向向量进行重构,未重构方差(VRE)可分别投影于主元子空间(PCS)和残差子空间(RS)·确定最优重构是使两空间的VRE之和达到最小,与此相对应的主元数即为最优主元数(PCs)·应用累积方差贡献率以及复相关系数对主元模型性能进行评价,结果表明确定的PCA模型PCs保证了PCS中的信息存量·对于工业PVC聚合反应过程的故障诊断说明了上述方法的合理性与有效性· 展开更多
关键词 故障重构 PCA模型 主元分析 未重构方差 VRE 主元数 PCS 主元子空间 残差子空间 数据分析 数据处理
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基于PCA的故障传感器重构的理论研究 被引量:3
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作者 徐进学 李元 谢植 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第z1期187-188,共2页
本文基于 PCA(Principal componentanalysis)理论对故障传感器进行重构。首先将数据分别投影于主元子空间和残差子空间 ,然后定义故障的方向向量 ;因为过程变量间具有的强相关性 。
关键词 PCA(主元分析) 故障重构 主元子空间 (PCS) 残差子空间(rs)
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