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间歇过程滑动窗口子时段PCA建模和在线监测郭小萍,陆宁云,高福荣,王福利摘 要:针对在短期内不容易获得充足建模数据的间歇工业过程,提出一种间歇过程监视方法,该方法只需要一次正常间歇操作数据,利用滑动窗口,进行子时段划分,建立初始主元分析(PCA)监测模型,同时提出了基于子时段PCA模型的在线监测算法和一种模型更新策略.通过在注塑过程的成功应用,表明了所提出方法的可行性和有效性.关键词:间歇过程监测;主元分析;多时段建模;注塑过程;......
误差分布对PCA粗差探测算法的影响黄世斌1,周国恩1,梁鑫1,杨晓云1,21. 广西工学院土木建筑工程系2. 西南交通大学土木工程学院摘 要:从误差分析的角度出发建立2种粗差模型:独立粗差模型和相关粗差模型,采用MATLAB随机数发生器生成模拟粗差数据.并利用主成分分析(PCA)算法进行检验,结果表明,误差的空间相关特性降低了PCA算法的敏感度,为粗差的探测带来困难,但总体上具有一定的实用性.关键词:数字高程模型;误差分布;粗差探测;主成分分析法;......
利用LLE和PCA方法提高地震数据信噪比李瑛,杨丽娟,张春娥北华航天工业学院计算机与遥感信息技术学院摘 要:地震数据具有高维特性,而现有的地震数据去噪方法难以处理高维空间的非线性模式数据,如地震剖面的弯曲同相轴.为此,提出利用局部线性嵌入(LLE)和主成分分析(PCA)方法对含有非线性模式的地震数据进行去噪处理.首先,利用LLE重构方式对地震图像采样点用其近邻进行重建;然后,利用PCA分解对LLE重构后的地震图像进行有效信号和噪声分离,去除不相关的噪声.最后,在正演模型和真实地震资料上的实验结果表明,提出的方法有效地消除了随机噪声.关键词:局部线性嵌入;主成分分析;地震图像;信噪比;重建;......
基于故障重构的PCA模型主元数的确定李元,谢植,王纲摘 要:基于故障重构理论研究了PCA模型主元数的确定方法,应用累积方差贡献率以及复相关系数对主元模型性能进行分析·在基于PCA理论进行故障诊断中,故障变量可根据故障的方向向量进行重构,未重构方差(VRE)可分别投影于主元子空间(PCS)和残差子空间(RS)·确定最优重构是使两空间的VRE之和达到最小,与此相对应的主元数即为最优主元数(PCs)·应用累积方差贡献率以及复相关系数对主元模型性能进行评价,结果表明确定的PCA模型PCs保证了PCS中的信息存量·对于工业PVC聚合反应过程的故障诊断说明了上述方法的合理性与有效性·关键词:故障重构;PCA(主元分析);未重构方差(VRE);主元数(PCs);主元子空间(PCS);残差子空间(RS);......
基于EEMD-CC和PCA的风电齿轮箱状态监测方法马越,陈捷,洪荣晶,潘裕斌南京工业大学机械与动力工程学院摘 要:齿轮箱是风力发电机组的核心传动部件,不仅结构复杂制造成本高,而且故障率高维修费用巨大,对其进行状态监测具有重要意义.针对风电齿轮箱在复杂工况下运行所产生的非线性,非平稳振动信号,提出了一种基于EEMD-CC和PCA的风电齿轮箱状态监测方法.该方法先对含有大量噪声的风电齿轮箱振动信号进行集合经验模态分解和相关系数(EEMD-CC)降噪处理.然后,将降噪后的正常信号数据进行主分量分析(PCA)建模,并以T2统计量和SPE统计量作为信号异常的评判指标.最后,把降噪后的测试数据带入PCA模型中,分别判断T2和SPE值是否超出阈值,实现风电齿轮箱的状态监测.试验结果证明,该方法能够有效地监测风电齿轮......
其评价精度.针对该问题,利用主成分分析法(PCA)对材料衰减系数测量中水声距的影响进行分析;根据PCA的数据空间降维投影特性,去除数据相关性并抑制数据噪声干扰,构建与水声距和晶粒尺寸均相关的综合衰减系数评价模型,并选取304不锈钢试块进行实验.在水声距13.8~156.9 mm范围内任取8个值,针对金相法测定晶粒粒度为72.35 μm的304不锈钢试块,对比传统衰减评价模型与该模型的评价精度,验证其有效性.研究结果表明:传统衰减法与综合模型评价对金相法结果的相对误差分别为17.55%和6.49%;综合模型可抑制水声距调整精度对晶粒尺寸评价结果的不利影响,提高金属材料晶粒尺寸超声无损评价方法的实用性和可靠性. 关键词:超声;衰减;水声距;晶粒尺寸;PCA 中图分类号:TG115.28  ......
冷喷涂过程中颗粒参数的SprayWatch和LDA(激光多普勒测速法)对比测量研究J.Tewes,M.Hertter,München/D,H.Voggenreiter,Stuttgart/D,T.Biermordt,M.Heinrich,S.Zimmermann,K.Landes,J.Schein,Neubiberg/D,崔颖摘 要:冷气动力喷涂涂层的性能受颗粒性质的影响,而颗粒的性质可以通过不同的喷涂参数来改变.目前有多种诊断系统可对喷涂参数进行检测.通过商用Spray Watch系统,可对颗粒性质(速度,温度,尺寸和数密度)进行测量和评估;作为对比,使用激光多普勒测速法(LDA)对速度和数密度进行了测量.采用两个系统对多种参数下的颗粒速度进行了测量,这些参数包括不同的材料,不同的气体性质和喷嘴,这......
基于非线性 PCA的微气体传感器阵列信号处理 余隽1,唐祯安1,魏广芬1,陈正豪2,王立鼎1 (1.大连理工大学微系统中心,大连,116024;2.香港科技大学电机与电子工程系,香港) 摘要:在线性叠加模型基础上提出了气体传感器对混合气体的非线性叠加模型,并引入了非线性 主成分分析 (Nonlinear Principal Component Analysis, NLPCA) 法对微传感器阵列的信号进行处理. 使用该模型对由 4个微热板式气体传感器组成的阵列的信号进行了分析,对照基于线性叠加模型 的主成分分析法( Principal Component Analysis, PCA)的识别结果, 说明该方法能够提高对混合气 体识别和量化的准确度. 关键词:气体传感器阵列; 混合气体分析; 非线性主成分分析法; [全文内容正在添加中] ......
聚类分析提取PCA变换后的火焰图像颜色特征燕梅,林剑,郭小玉,王静湖南科技大学知识处理与网络化制造湖南省普通高校重点实验室摘 要:炉口火焰颜色特征是判断炼钢终点碳及终点温度的重要特征.为实现实时控制,通常利用PCA变换缩短图像特征提取时间,由于PCA变换存在误差,难以在变换后的图像中提取独立颜色,文中首先在原始火焰图像中选取各类颜色样本,计算颜色变换前后的类内距和类间距,发现图像变换前后颜色的聚类性能具有一致性,然后利用聚类方法确定变换后的颜色窗口大小,通过颜色窗口提取序列图像颜色像元数量随时间变换特征,采用A,B两炉冶炼同一型号钢种图像数据进行实验,实验结果表明:通过聚类分析的方法所提取的颜色特征能较好地反映转炉炼钢物理化学过程.关键词:火焰图像;颜色特征;聚类分析;炼钢终点控制;......
PCA和GA-BP神经网络在边坡稳定性预测中的应用邓智中,田浩帆,包太贵州大学土木工程学院摘 要:针对现有边坡稳定性预测模型存在的不稳定性和精度不高的问题,采用主成分分析方法 PCA和遗传算法GA对传统BP神经网络模型进行优化.PCA方法将露天矿边坡稳定性的6个评价指标转换为4个主成分,作为BP神经网络的输入变量;遗传算法对神经网络的初始权阈值进行了筛选优化.经优化后的模型既减少了神经网络的输入变量,提高了学习训练效率,又使得传统BP神经网络模型的精度大大提高.最后将PCA-GA-BP模型,GA-BP模型和传统BP模型得到的预测结果进行对比和误差分析.结果表明,基于PCA-GA-BP神经网络模型的预测精度较好,对露天矿边坡稳定性的预测具有一定的参考价值.关键词:主成分分析;遗传算法;BP......