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KPCA在凿岩台车控制系统传感器故障诊断中的应用
  • 540
  • 作者

    徐萍王友才杨光照王凯

  • 单位

    第二炮兵工程大学理学院第二炮兵工程大学士官学院

  • 摘要
    传感器状态对于凿岩台车的作业有着极其重要的影响,对其展开故障诊断十分必要.核主成分分析(KPCA)方法通过集成算子与非线性核函数计算高维特征空间的主元成分,有效捕捉过程变量中的非线性关系,将其用于传感器4种常见故障的诊断,先用Q统计量进行故障监测,再用T2贡献量百分比变化来识别故障.仿真和实际应用结果表明:KPCA方法具有很好的故障监测与诊断能力.
  • 关键词

    核主成分分析凿岩台车传感器故障诊断

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然科学基金资助项目(61174207)；
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