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PCA与SVDD方法在过程故障监测中的应用研究

2017-05-23贾冬妮谢彦红赵欣郑馨怡

无线互联科技 2017年4期
关键词:数据驱动

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

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