摘要：对于复杂工业系统的故障诊断,由于非线性的存在,使得利用核函数的多元统计方法存在因核函数选择不同导致诊断结果不同的问题.本文采用最大方差展开的方法,作为一种流形学习方法,该方法在处理非线性数据时通过学习确定核矩阵,因而无需人为选择核函数.针对该方法难以对新增数据进行处理,本文提出了最大方差展开的增量式改进方法,利用正常样本进行学习建模,对检测样本通过增量的方式降维构造出低维空间,在该空间中构造监控统计量来完成故障的检测.最后,本文将该方法应用在水下控制系统的故障诊断中,通过仿真分析验证了该方法应用的有效性.

关键字：流形学习;最大方差展开;增量式学习;故障诊断;水下控制系统;

ISSN号：1000-8152

卷、期、页：中文核心期刊:,8

发表日期：2019-10-23

期刊分区（SCI为中科院分区）：无

收录情况：北大中文核心期刊,CSCD（中国科技引文期刊）（核心）,CSTPCD（中国科技核心期刊）（统计源期刊）

发表期刊名称：控制理论与应用

通讯作者：贾创

第一作者：左信,高小永

论文类型：期刊论文

论文概要：贾创,左信,高小永，基于增量式最大方差展开的水下控制系统故障诊断，控制理论与应用，2019，中文核心期刊:,8

论文题目：基于增量式最大方差展开的水下控制系统故障诊断