小样本下基于贝叶斯空间估计的故障诊断算法

摘要：

针对小样本下系统故障诊断问题,提出一种基于贝叶斯空间估计与主元分析(Principal Component Analysis, PCA)相结合的方法.首先运用主元分析离线建立SPE(Squard Prediction Error)统计量阈值和故障模式特征向量矩阵库,然后在小样本情况下通过利用故障先验信息,采用吉布斯抽样(Gibbs Sampling, GS)提取数据特征向量矩阵,再利用与故障模式特征向量矩阵的相似性,完成故障诊断.实验结果表明了此方法的有效性.

关键词：主元分析、故障诊断、小样本、吉布斯抽样、矩阵相似性

所属期刊栏目：12

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2015-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：59,61