10.3969/j.issn.1000-3932.2010.06.006
改进的PCA方法在化工过程故障诊断中的应用研究
主元分析(PCA)方法作为一种基于信号处理的数据驱动方法,已广泛应用于工业过程故障诊断中.但由于PCA本身的缺陷,对故障类型的识别方面存在不足.为此,引入人工神经网络(ANN)方法,与PCA方法相结合,增强了故障识别能力.以田纳西伊斯更过程为例,验证了改进后的PCA方法在化工过程故障识别和诊断中应用的有效性.
故障诊断、田纳西-伊斯曼过程、PCA、神经网络、化工过程
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TP273(自动化技术及设备)
山东省自然科学基金资助项目ZR2009BM033
2010-08-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
20-23,28
