作者：吴洪艳 黄道平核费舍判别分析故障诊断小波降噪特征向量选择
摘要：化工过程采样数据具有强非线性和噪声,针对化工过程状态监控的问题,提出一种改进的核费舍判别分析法(KFDA)的故障诊断算法。首先采样数据经过小波变换方法去除噪声,去除噪声后的数据进行KFDA建模,然后在建模同时采用特征向量选择(FVS)算法降低复杂性。Tennessee Eastman process实验结果表明了该算法的有效性,同时该算法加强了KFDA故障诊断的准确性,并明显地减少了存储空间和运算时间。
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