【摘 要】
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作为一种经典的方法,主成分分析(PCA)在多元统计过程监控领域得到了广泛的应用。然而,主成分分析及其各种改进方法仅从原始数据中提取了一层特征,缺乏对深层次特征的提取。计
【机 构】
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东南大学能源与环境学院,东南大学能源热转换及其过程测控教育部重点实验室,江苏方天电力技术有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51476027),江苏省自然科学基金项目(BK20141119)
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作为一种经典的方法,主成分分析(PCA)在多元统计过程监控领域得到了广泛的应用。然而,主成分分析及其各种改进方法仅从原始数据中提取了一层特征,缺乏对深层次特征的提取。计算机领域深度学习技术的发展表明了深层次的网络结构有利于数据特征的提取,因此,将主成分分析网络(PCANet)这种深度学习网络结构引入到故障诊断领域,与多元统计过程监控方法进行结合,以增强故障检测效果。在PCANet框架下,针对工业过程数据的动态特征,在网络结构中增加了状态空间模型作为动态层以解决动态性问题。此外,还以故障检测为目标重新设计了
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