作者：李伟,彭敏俊,刘永阔 单位：中国核动力研究设计院 出版：《核动力工程》2018年第01期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHDLG2018010320 DOC编号：DOCHDLG2018010329 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于PCA的主泵传感器状态监测模型》PDF+DOC2020年第03期 朱少民,夏虹,彭彬森,王岩,王志超,张汲宇,姜莹莹 《基于可靠性的切削过程状态监测异类传感器优化布置》PDF+DOC2017年第04期 赵转哲,何康,贾民平,何慧娟 《基于PCA的冷水机组传感器测量故障数据修复》PDF+DOC2017年第05期 胡云鹏,张嘉伟,曾洋,薛新超 《基于B样条模糊神经网络的刀具磨损监测》PDF+DOC2005年第06期 高宏力,傅攀,许明恒 《PCA故障检测方法及应用》PDF+DOC2012年第04期 高明亮 《基于PCA和SDG的传感器故障诊断方法研究及应用》PDF+DOC2011年第03期 高东,吴重光,张贝克,马昕 《基于PCA的水下机器人故障诊断与数据重构》PDF+DOC2009年第S1期 王玉甲,张铭钧,郭勇 《基于多源不确定数据融合的研究》PDF+DOC2007年第03期 杨雷,赵春晖,廖艳苹,杨莘元 《水轮机调速系统高可靠监测方法研究》PDF+DOC2007年第03期 刘秋华,陈燚涛,李朝晖 《大型发电机局部放电监测方法及存在问题分析》PDF+DOC2015年第01期 陈秀云

    • 针对目前核电站中以物理冗余为主的传感器状态监测方法所存在的不足之处，提出了基于主元分析(PCA)的传感器状态监测方法，这种基于解析冗余的方法是对物理冗余方法的验证，解决了物理冗余方法不能实现传感器小漂移的监测，改善了冗余传感器组中多数传感器出现共模故障时，物理冗余监测方法可能给出错误融合结果的问题。使用核电站的真实传感器数据建立PCA监测模型，人为引入故障到测试数据中进行分析，仿真结果验证了文中提出的传感器状态监测模型的有效性。

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