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浙江大学学报(工学版)
J4  2005, Vol. 39 Issue (10): 1475-1480    
论文     
PCA-CHMM在化工过程故障诊断中的应用
周韶园1,2，王树青1,张建明1(1.工业控制技术国家重点实验室，浙江大学先进控制研究所， 浙江 杭州 310027；2.苏 州大学机电工程学院，江苏 苏州 215021）
 全文: PDF 
摘要：

为了解决主元分析(principal component analysis，PCA)在故障分类方面的不足，提出一种结合PCA和连续隐马 尔可夫模型(continuous hidden Markov model，CHMM)的故障诊断方法.PCA对测量数据进行优化降维，用少数几个主元 表征过程主要变化信息，实现过程特征提取.但是PCA不能对这些过程变化信息进行有效的分类和识别，运用CHMM成熟的 时序模式分类能力能够较好地解决这个问题.通过Tennessee Eastman过程仿真验证了基于PCA和CHMM的故障诊断方法的性 能.
关键词： 主元分析;  隐马尔可夫模型;  故障诊断;  Tennessee Eastman过程    
出版日期: 2005-10-20
基金资助:

国家“863”高技术研究发展计划资助项目（2001AA413110）;国家自然科学基金资助项目(60421002).
作者简介: 周韶园（1977-），男，浙江衢州人，博士生，从事系统性能评估和故障诊断研究. E- mail:syzhou@iipc.zju.edu.cn
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周韶园
王树青
张建明

引用本文:

周韶园 王树青 张建明. PCA-CHMM在化工过程故障诊断中的应用[J]. J4, 2005, 39(10): 1475-1480.

ZHOU Shao-Wan, WANG Shu-Jing, ZHANG Jian-Meng. . J4, 2005, 39(10): 1475-1480.

链接本文:

http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/    或    http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/Y2005/V39/I10/1475

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