【作者】 汪爱娟； 张端金； 介晓婧；

【Author】 WANG Aijuan,ZHANG Duanjin,JIE Xiaojing (School of Information Engineering,Zhengzhou University,Zhengzhou 450001,China)

【机构】 郑州大学信息工程学院；

【摘要】 研究一类非线性系统的故障检测问题。基于核主元分析(KPCA)方法,给出了一种非线性故障检测算法。该方法通过核函数实现非线性变换,将变量由非线性的输入空间转换到线性特征空间。在特征空间中,利用传统的主元分析(PCA)方法进行故障检测。仿真结果表明该方法是有效的。更多还原

【Abstract】 The problem of fault detection for a class of nonlinear systems was studied.A nonlinear fault detection algorithm was proposed by kernel principal component analysis(KPCA).The KPCA implements nonlinear transformation by kernel function to map the nonlinear input space into linear characterization space.Then traditional principal component analysis(PCA) can be applied to detecting faults.Simulation result shows the effectiveness of the presented method.更多还原