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  1. 基于多尺度主元分析的传感器故障诊断

  2. 主元分析（PCA）被广泛应用于多传感器系统的故障诊断当中。然而，PCA只适合于分析故障或干扰仅存在于某一固定尺度的情况。实际当中，工程数据往往是多尺度的。因此，本文提出了将多尺度主元分析（MSPCA）法应用于传感器的故障诊断当中。MSPCA综合了PCA去除变量间关联、小波分析提取变量特征的优势，能检测出不同尺度/频率下的故障。仿真实例表明：与PCA方法相比，MSPCA方法在进行故障检测时效果更好。

  3. 所属分类：系统安全

    • 发布日期：2012-03-04
    • 文件大小：274kb
    • 提供者：pengpengqian

  1. 基于MSPCA的FPSO故障诊断系统 基本算法

  2. 关于流程工业故障诊断方面的基本算法，其中包括小波变换算法，vb 与 matlab通信方法以及主元分析方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-08-30
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：shmily022

  1. 基于MSPCA的汽油机失火故障诊断

  2. 失火会导致汽油机性能下降,排放恶化.失火故障影响因素众多难以准确建立数学模型.本文利用多尺度主成分分析法提取气缸振动信号检测失火故障,对HQ492汽油机进行失火故障实验测试,通过小波变化和主成分分析对提取信号进行重构作为诊断失火故障的特征信号.试验结果表明:利用多尺度主成分分析可以快速准确诊断失火故障.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-19
    • 文件大小：780kb
    • 提供者：weixin_38677260

  1. mspca:多尺度主成分分析算法-源码

  2. mspca（MSPCA） 多尺度主成分分析。 多尺度PCA（MSPCA）结合了PCA提取变量之间的互相关或关系的能力，以及正交小波的能力，以从随机过程中分离确定性特征，并使测量之间的自相关近似解相关[1]。 图1. MSPCA模型的示意图[2]。 图2.数据多尺度表示的示意图[2]。 参考 [1] Bhavik R. Bakshi，《多尺度PCA及其在多元统计过程监控中的应用》，俄亥俄州立大学，1998年。 [2] M. Ziyan Sheriff，Majdi Mansouri，M。N

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：532kb
    • 提供者：weixin_42138376

  1. Terahertz radiation enhancement in photoconductive antennas with embedded split-ring resonators

  2. This Letter proposes a novel method for enhancing terahertz (THz) radiation from microstructure photoconductive antennas (MSPCA). We present two types of MSPCA, which contain split-ring resonators (SRRs) and dipole photoconductive antennas (D-PCAs).

  3. 所属分类：其它

  1. 在线多尺度滤波多变量统计过程的适时监测

  2. 在详细分析现有MSPCA模型不足的基础上,借助在线多尺度滤波(OLMS),提出了一种多变量统计过程的在线监测方法,并将其应用于传感器故障诊断。该方法中,首先在固定窗长的数据窗口内用边缘校正滤波器对信号进行小波分解,然后用小波阈值滤波对分解的小波系数进行消噪,并借助该固定窗长的移动窗口将小波变换和自适应PCA结合起来对数据进行在线多尺度建模,从而避免了直接对信号进行消噪所造成的时间浪费,提高了故障诊断率。最后以6135D型柴油机在严重漏气下的8个振动信号的故障诊断为例进行故障分析,结果表明了所提方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：79kb
    • 提供者：weixin_38672940