文件名称:基于DPCA-BP的故障诊断方法 (2012年)
文件大小:975KB
文件格式:PDF
更新时间:2024-06-02 01:14:41
自然科学 论文
针对动态主元分析(DPCA)在故障识别方面的缺点,引入了BP神经网络,将DP-CA与BP神经网络相结合,增强了对故障的辨识能力。该方法通过对各测量变量的自相关性分析,来降低动态主元分析中增广矩阵的维数,从而降低了分析过程的计算量。最后,将DPCA-BP应用于田纳西-伊斯曼过程的故障诊断中,验证了所提出方法的有效性。
文件名称:基于DPCA-BP的故障诊断方法 (2012年)
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自然科学 论文
针对动态主元分析(DPCA)在故障识别方面的缺点,引入了BP神经网络,将DP-CA与BP神经网络相结合,增强了对故障的辨识能力。该方法通过对各测量变量的自相关性分析,来降低动态主元分析中增广矩阵的维数,从而降低了分析过程的计算量。最后,将DPCA-BP应用于田纳西-伊斯曼过程的故障诊断中,验证了所提出方法的有效性。