作者：高运广,刘顺波,张振仁 单位：中国电子科技集团公司第四十九研究所 出版：《传感器与微系统》2008年第05期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGQJ2008050130 DOC编号：DOCCGQJ2008050139 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 传感器状态的好坏很大程度上影响暖通空调(HVAC)系统的运行，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性空间的主元成分，有效捕捉过程变量中的非线性关系，将其用于传感器常见4种故障的诊断，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。实验结果表明：KPCA方法具有很好的故障监测与诊断能力。

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