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基于核凸非负矩阵分解算法的故障检测方法
文献摘要：
针对工业过程中复杂的高维非线性采样数据,提出一种基于核凸非负矩阵分解算法的故障检测方法.利用核函数在高维空间中重构原始数据,并用主元分析法对映射后的数据进行白化预处理;对白化后数据进行凸包非负矩阵分解,同时利用图正则化约束保持数据集在整个分解过程中的固有几何结构不发生改变;建立N2和SPE统计量并计算控制限作为数据状态的判别依据.采用TE过程数据集进行仿真实验,结果表明核凸非负矩阵分解算法对过程数据的故障检测具有较好的效果.
文献关键词：
故障检测;核主元分析;凸包非负矩阵分解;图正则化约束
中图分类号：
作者姓名：
祝朋艳;徐进学;张学磊
作者机构：
大连海事大学船舶电气工程学院 辽宁 大连116026
文献出处：
引用格式：
[1]祝朋艳;徐进学;张学磊-.基于核凸非负矩阵分解算法的故障检测方法)[J].计算机应用与软件,2022(06):87-95
A类：
凸包非负矩阵分解,图正则化约束
B类：
故障检测方法,工业过程,采样数据,核函数,高维空间,原始数据,主元分析法,对映,白化,保持数据,分解过程,几何结构,N2,SPE,统计量,计算控制,控制限,TE,过程数据,核主元分析
AB值：
0.23536
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