基于相对Fisher判别分析理论的故障诊断方法
随着现代工业过程的不断发展，自动化设备越来越复杂。系统的安全性与可靠性是设备现代化的重要方面。数据驱动的故障诊断技术是复杂工业生产过程安全性与可靠性的重要保障之一。传统的Fisher判别分析方法常常忽视了量纲在各过程变量特征提取过程中的影响。本文在回顾传统Fisher判别分析理论的基础上，指出了量纲及量纲标准化过程对判别分析过程产生的影响，并建立了一种相对Fisher判别分析方法。先通过预处理的方法消除量纲差异带来的虚假影响，然后根据系统要求对观测数据做相对化变换，从而更有效地获取各观测数据的代表信息及不同运行模式的判断阈值。最后，利用计算机仿真实验验证了本文方法的有效性。
故障诊断 Fisher判别分析理论 多元统计分析 仿真实验
周福娜 乔芃喆
河南大学计算机与信息工程学院， 河南， 开封475004 郑州牧业高等专科学校, 信息工程系郑州 450011
国内会议
厦门
中文
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2012-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）