作者：徐萍,王友才,杨光照,王凯 单位：湖南科技大学 出版：《湖南科技大学学报(自然科学版)》2014年第03期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXTKY2014030060 DOC编号：DOCXTKY2014030069 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 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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