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湖南科技大学学报(自然科学版) 2014
KPCA在凿岩台车控制系统传感器故障诊断中的应用Keywords: 核主成分分析,凿岩台车,传感器,故障诊断 Abstract: 传感器状态对于凿岩台车的作业有着极其重要的影响，对其展开故障诊断十分必要.核主成分分析(KPCA)方法通过集成算子与非线性核函数计算高维特征空间的主元成分，有效捕捉过程变量中的非线性关系，将其用于传感器4种常见故障的诊断，先用Q统计量进行故障监测，再用T2贡献量百分比变化来识别故障.仿真和实际应用结果表明：KPCA方法具有很好的故障监测与诊断能力.
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