基于Fisher特征投影差异度的间歇过程故障预报

基于Fisher特征投影差异度的间歇过程故障预报I. 简介间歇过程是指系统在特定时间内从正常状态转变到故障状态的随机过程，而故障预报则是在故障发生前通过分析系统状态的变化来预测故障将要发生的时间和位置

Fisher 基于特征投影差异度的间歇过程故障预报 I.简介 间歇过程是指系统在特定时间内从正常状态转变到故障状态的随机 过程，而故障预报则是在故障发生前通过分析系统状态的变化来预测故 障将要发生的时间和位置。间歇过程故障预报是工业生产和设备运行管 理中的重要问题，所以如何有效地预测间歇过程故障成为了近年来研究 的热点之一。 II.Fisher特征投影差异度的基本思想 Fisher特征投影差异度是一种基于统计方法的特征提取技术，用于 从原始数据中提取关键信息。其基本思想是将数据集投影到一维空间 中，从而得到一条分界线，使得两类数据之间的距离最大化，同一类数 据之间的距离最小化。在故障预报中，我们可以利用该方法将原始数据 转换为具有更好区分度的特征表示，从而更好地进行故障预测。 III.Fisher特征投影差异度与间歇过程故障预报的应用 在间歇过程故障预报中，我们可以将系统运行状态转换为时间序列 数据，然后利用Fisher特征投影差异度将数据投影到一维空间中。通过 比较故障前后投影向量的差异度大小，可以判断故障的发生时间及故障 类型。因此，Fisher特征投影差异度在间歇过程故障预报中应用广泛， 并取得了良好的成效。 IV.实例分析 为了验证Fisher特征投影差异度在间歇过程故障预报中的有效性， 我们进行了离心机的实验。我们将数据转化为时间序列，对于每个序 列，我们将其进行Fisher特征投影差异度处理，得到一个一维向量。根 据相邻向量的差异度大小，我们可以得出故障发生时间，并通过人工判 断来确定故障类型。 实验结果表明，Fisher特征投影差异度能够较好地区分离故障发生