Aiming at the problem of continuous model updating for fault recogniti的简体中文翻译

Aiming at the problem of continuous

Aiming at the problem of continuous model updating for fault recognition in the time-varying process, a novel methodcalled the Procrustes analysis–based Fisher discriminant analysis was proposed. First, each class of the training data waspreprocessed by Procrustes analysis. Second, the new test data were aligned with each class of the training data byProcrustes analysis. Then, all the data were reduced to a low-dimensional space using Fisher discriminant analysis. Finally,the Euclidean distance between the test data and the training data after the Procrustes analysis was calculated, and theclass recognition was achieved based on the discriminant principle of Fisher discriminant analysis. Two case studies showthat the proposed Procrustes analysis–based Fisher discriminant analysis is superior to the traditional method based onFisher discriminant analysis, and it can be used for fault recognition in a new and efficient way.
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针对在时间变化过程中的故障识别连续模型更新的问题,一种新颖的方法<br>称为普鲁克提出了一种基于分析-Fisher判别分析。首先,每个班的训练数据是<br>由普鲁克分析预处理。其次,新的测试数据与每个类别的训练数据由排列<br>普鲁克分析。然后,所有的数据被减少到使用Fisher判别分析的低维空间。最后,<br>计算测试数据和分析普鲁克后的训练数据之间的欧氏距离,并<br>基于Fisher判别分析的判别原则实现类的认可。两个案例研究表明,<br>所提出的基于普鲁克分析-Fisher判别分析优于基于传统方法<br>Fisher判别分析,并且其可以在一个新的和有效的方式被用于故障识别。
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针对时变过程中故障识别的连续模型更新问题,新方法<br>提出了基于普瑞特斯分析的费舍尔鉴别性分析。首先,每个班级的培训数据是<br>由 Procrustes 分析预处理。其次,新的测试数据与训练数据的每个类对齐,<br>亲子分析。然后,使用费舍尔鉴别性分析,将所有数据缩减为低维空间。最后<br>计算 Procrustes 分析后测试数据与训练数据之间的欧几里德距离,以及<br>基于费舍尔判别分析的区分原则,实现了阶级识别。两个案例研究显示<br>建议的Procrustes分析——基于费舍尔的鉴别性分析优于基于<br>费舍尔鉴别性分析,可用于新的、高效的方式进行故障识别。
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针对时变过程中故障识别的连续模型更新问题,提出了一种新的方法<br>提出了基于Procrustes分析的Fisher判别分析。首先,每一类的训练数据<br>经Procrustes分析预处理。其次,新的测试数据通过<br>进行分析。然后,利用Fisher判别分析将所有数据压缩到一个低维空间。最后,<br>计算了Procrustes分析后测试数据和训练数据之间的欧几里德距离<br>基于Fisher判别分析的判别原理,实现了类识别。两个案例研究表明<br>基于Procrustes分析的Fisher判别分析优于基于<br>Fisher判别分析,为故障识别提供了一种新的有效方法。<br>
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