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文檔簡介
1、主元分析(principal component analysis，PCA)作為一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的統(tǒng)計(jì)建模方法，在狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷方面已得到廣泛應(yīng)用?，F(xiàn)有研究表明，將PCA與數(shù)據(jù)濾波方法結(jié)合，能有效提高對微小故障的檢測效果，但其作用機(jī)理還未有深入研究?；瑒悠骄?moving average，MA)和指數(shù)加權(quán)移動平均(exponentiallyweighted moving average，EWMA)濾波是兩種較為常見的數(shù)據(jù)濾波方法。將兩種
2、濾波方法分別與PCA結(jié)合，形成MA-PCA和EWMA-PCA方法，作為本文的研究對象。
本文首先分別分析了MA和EWMA濾波影響PCA進(jìn)行故障檢測的機(jī)制，導(dǎo)出了MA-PCA和EWMA-PCA提高微小故障檢出效果的原因。并分別推導(dǎo)了MA-PCA和EWMA-PCA的臨界故障幅值的計(jì)算方法。對MA-PCA方法分析了檢測延遲、臨界故障幅值和窗寬之間的關(guān)系，并以此為基礎(chǔ)提出了滑動平均窗寬的確定方法，避免了窗寬的主觀選取問題。對EWMA-
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