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一種分步動態自回歸KPCA算法

大?。?/span>0.79 MB 人氣: 2017-12-19 需要積分:1

  針對滑動窗自適應核主元分析法KPCA)在處理參數敏感和緩慢劣化問題時存在的“過適應”現象,容易產生漏報的問題,提出了一種分步動態自回歸KPCA算法。首先,借鑒動態數據矩陣思想,分步建立初始模型;然后,在滑動窗自適應KPCA的基礎上,引入指數加權法則處理實時數據、更新模型;最后,分析算法復雜度,并給出具體實現步驟。利用模擬數據分析分解系數和加權因子對算法的影響,結果表明,與滑動窗自適應KPCA相比,所提方法在參數選擇恰當的情況下,模型效率提高了近90%,誤報次數幾乎降為0,還能通過調整加權因子取值來控制算法的適應能力,以解決多樣化的動態問題。將算法應用于壓縮機喘振和軸承故障實驗數據分析,驗證了所提算法處理參數敏感和緩慢劣化問題的能力。

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