10.3969/j.issn.1000-3932.2015.09.009
基于Fisher KNMF的非线性多故障诊断方法
为解决多故障诊断问题,提出了一种Fisher KNMF非线性算法.该算法结合核非负矩阵分解(KNMF)算法良好的非线性数据处理能力和Fisher判据的优秀分类能力,建立多故障诊断模型用于过程监控,计算样本的判别函数值,并将样本归于判别函数值最大的类,进而完成故障诊断.在TE模型上的仿真结果表明:Fisher KNMF算法在非线性多故障诊断方面具有良好的性能.
故障诊断、核非负矩阵分解、多故障、Fisher判据、TE模型
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TH865
国家自然科学基金项目——非完整数据过程的鲁棒故障检测与故障认知方法201361273161
2015-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
997-1001,1023
