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2017IEEE-IAS/PCA水泥工业技术会议（2017 IEEE-IAS/PCA Cement Industry Technical Conference）
水泥工业技术 会议
2017/3/30
North America's premier conference for the cement industry, attracting management and technical personnel from cement manufacturing plants and corporate offices from North, Central and South America, ...
针对多变量系统中各变量之间的强关联、强耦合和系统故障时难以定位等特点，提出了一种基于多元统计过程的故障检测与诊断方法。采用主元分析法(PCA)提取原始复杂数据空间的统计特征，经映射投影重构能最大程度表征有用信息的主元数据，以检测和分析系统中的故障信息。多变量液位控制系统的实际运行表明，主元分析法不仅能够对生产过程进行有效故障检测与诊断，而且减小了外界噪声的影响，为实现复杂系统的容错控制提供了保障。
基于Fuzzy-PCA的城市区域交通拥挤评价方法
模糊综合评价 主成分分析 区域交通状态 评价方法
2013/12/10
城市区域路网交通状态分析是实施区域交通管理和交通诱导的基础。为实现对区域路网拥挤状况的有效刻画,提出了一种基于主成分分析和模糊综合评价相结合的定量评价方法。以路段平均行程时间为描述交通拥挤的参数,将路网中所包含的各个路段作为影响因素,利用主成分分析法确立了各个路段对区域拥挤的影响权重;运用模糊综合评价法对区域路网拥挤状况进行了评估。在济南市实际路网结构下,通过VISSIM交通仿真软件和SPSS数据...
多模态的故障监测是一个复杂的问题，既需要考虑稳定模态下的故障监测， 也需要考虑不同模态间的过渡故障监测。不同稳定模态下的数据具有不同的相关关系， 对每个稳定模态需要建立不同的稳定模态模型。当稳定生产模态发生改变时，生产过程进入过渡模态， 需要考虑过渡变量相关关系的变化。本文通过对过渡数据差分，得到变量相对变化信息。用PCA分段对差分变量的相关特性进行分析， 提取相对变化的特征。最后以实际连续退火机...
基于小波包PCA的故障传感器数据重构方法
小波包 故障传感器 数据重构
2009/7/16
讨论了基于小波包的多尺度主元分析方法应用于故障传感器数据重构问题。传统的基于小波包的多尺度主元分析在进行传感器故障诊断时没有建立数据重构模型，在相关传感器信号进行小波包分解的基础上，在最佳数的所有节点上建立主元分析模型，将主元分析模型的重构结果组合后再进行小波逆变换，从而实现故障传感器的数据重构。最后，利用试车台液氢供应系统的传感器数据仿真了几种典型传感器故障，并对设计模型实现数据重构的实用性和有...