基于自适应稀疏表示和保局投影的工业故障检测
TP277; 针对工业过程中检测和储存的数据维度不断增大,传统的检测方法中存在处理速度慢、故障特征提取不明显等问题,提出了一种基于自适应稀疏表示和保局投影(Adaptive Sparse Representation and Locality Preserving Projections,ASRLPP)的故障检测方法.首先利用稀疏字典学习算法构造残差空间对数据进行特征提取,使数据的全局特征更加明显;然后在残差空间中利用保局投影(Locality Preserving Projections,LPP)算法进行降维操作,对数据进行过滤降维,保留局部特征;最后利用T2统计量计算控制限进行监控.在检测...
Saved in:
Published in | 华东理工大学学报(自然科学版) Vol. 47; no. 4; pp. 455 - 464 |
---|---|
Main Authors | , |
Format | Journal Article |
Language | Chinese |
Published |
华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室,上海200237
30.08.2021
|
Subjects | |
Online Access | Get full text |
Cover
Loading…
Be the first to leave a comment!