PCA与SVDD方法在过程故障监测中的应用研究

    贾冬妮　谢彦红　赵欣　郑馨怡

    

    

    摘要：首先研究主元分析方法，該方法对于高维空间尤其是高维空间中的非高斯、非线性数据，无法进行较为理想的监测。针对PCA方法的缺点，文章研究了支持向量数据描述方法，该方法没有数据服从高斯分布的限制。最后文章分别对PCA方法及SVDD算法进行数值仿真实验，比较可知SVDD方法有更好的监测效果。

    关键词：故障监测；数据驱动；主元分析；支持向量数据描述

相关文章！
  • 基于MATLAB 的信号时域采样及

    唐敏敏　张静摘要：频率混叠是数字信号处理中特有的现象，发生频率混叠后，信号会分析出错误的结果。而采样过程中，由于频率不够高，采样出

  • 融合正向建模与反求计算的车用

    崔庆佳 周兵 吴晓建 李宁 曾凡沂<br />
    摘 要：针对减振器调试过程中工程师凭借经验调试耗时耗力等局限性，引入反求的思想，开展了

  • 地摊市场对大学生创业的影响探

    胡颖 曹婷婷摘?要：大学生是当前国家创新型人才的主要对象。调查显示，高比例大学生产生过创业的想法，但实践的比例却很低，据《2018年中