基于改进的核主元分析的⼯业过程故障诊断⽅法研究
负责人
2023.9至今
1.研究⼯业过程故障诊断的背景与需求,确定技术路线与研究⽅法。2.设计并实现指数加权动态核主元分
析(EWDKPCA)算法,⽤于处理⼯业过程的动态特性。3.结合最⼩⼆乘⽀持向量机(LSSVM)构建故障诊断模型,
对检测结果进⾏⼆次分类,提⾼诊断精度。4.针对⼤规模⼯业过程数据,提出分块算法(BEWDKPCA),通过分块
处理减少变量间的⼲扰,提升诊断效率。5.利⽤⽥纳西—伊斯曼化⼯过程仿真平台进⾏实验,验证⽅法的有效性与实
⽤性。6.通过贡献图法划分故障变量,实现故障的精准辨识。7.撰写项⽬报告,总结研究成果并提出改进建议。