针对工业过程中故障诊断面临的复杂性问题,提出基于联合均值差异匹配（joint mean discrepancy matching,JMDM）域适应的工业过程故障诊断方法。该方法首先采用联合均值差异匹配定义类内差异和类间差异,然后,引入最大方差和最大均值差...
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针对工业过程中故障诊断面临的复杂性问题,提出基于联合均值差异匹配（joint mean discrepancy matching,JMDM）域适应的工业过程故障诊断方法。该方法首先采用联合均值差异匹配定义类内差异和类间差异,然后,引入最大方差和最大均值差异获取特征变换矩阵,进而,将源建模领域和目标建模领域的特征信息投影到公共子空间,最后,在子空间建立分类模型完成工业过程的故障诊断分类。实验结果表明,相比于传统JDA、TCA等域适应算法,联合均值差异匹配域适应算法能更加准确的完成故障分类,具有很高的分类精确性和灵活性。
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