基于特征样本的KPCA在故障诊断中的应用

来源期刊：控制与决策2005年第12期

论文作者：范玉刚 李平 宋执环

文章页码：1415 - 2840

关键词：核函数主元分析;故障监测;特征空间;特征提取;

摘    要：核函数主元分析(KPCA)可用于非线性过程监控.建立KPCA模型首先要计算核矩阵K,K的维数等于训练样本的数量,对于大样本集,计算K很困难.对此提出一种基于特征样本的KPCA(SKPCA),其基本思想是,首先利用非线性映射函数将输入空间映射到特征子空间,然后在特征子空间中计算主元.将SKPCA应用于监控T ennesseeE astm an过程,并与基于全体样本的KPCA作比较,仿真结果显示,二者诊断结果基本相同,然而特征样本只是训练样本中的一小部分,因此减少了K的维数,解决了K的计算问题.