质量相关故障诊断是当前过程控制领域的研究热点之一，然而过程变量与质量变量间的复杂关系使得故障检测性能提升和可视化呈现面临严峻挑战。为此，提出了一种新的质量相关故障诊断方法和故障量化评估准则。首先，基于提升树模型解析过程变量与质量变量间的关联，并根据提升树模型的3个特性定义特征重要性分数。然后，将特征重要性分数应用于支持向量数据描述的权衡参数中，构建特征重要性正则化的支持向量数据描述(Feature Importance Regularized Support Vector Data Description, FIR-SVDD)。最后，在核空间中利用投影球面距离度量进行故障量化评估。采用田纳西-伊斯曼化工数据和HYDAC液压系统数据进行对比实验，结果表明所提方法具有更好的性能。
提出了一种二进制差分随机过程键控的调制解调结构,推导出了在高斯信道和准静态衰落信道下的误比特率理论计算公式,并对系统进行了误比特率和二阶循环谱检测的仿真。仿真结果表明,提出的差分随机过程键控,在高斯信道下大约在-2 d B、在...
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提出了一种二进制差分随机过程键控的调制解调结构,推导出了在高斯信道和准静态衰落信道下的误比特率理论计算公式,并对系统进行了误比特率和二阶循环谱检测的仿真。仿真结果表明,提出的差分随机过程键控,在高斯信道下大约在-2 d B、在准静态瑞利衰落信道下大约在25 d B的信噪比下具有10-4数量级的误比特率。同时,所提出的差分随机过程键控调制方法,其广义二阶循环谱的不可检测性,使其具有很好的物理层隐蔽性。
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