Der traditionelle Algorithmus zur Analyse des Hauptelemente eines Gleitfensters leidet unter dem Phänomen der Überanpassung bei der Behandlung des Problems des langsamen Verfalls von Ingenieurparametern und leidet auch unter Problemen der Über- und Untererkennung. Daher schlägt dieser Artikel auf der Grundlage des Algorithmus zur Analyse des Hauptelements eines Gleitfensters (KPCA) einen verbesserten Algorithmus zur Analyse des Hauptelements auf der Basis von Datenblöcken vor. Dieser Algorithmus verwendet eine Vorverarbeitung der Daten mit Hilfe der MATLAB-Software und verwendet eine iterative Methode zur Beseitigung von Ausreißerwerten der Stichprobendaten; während des Erkennungsprozesses wird das Modell durch Datenblöcke aktualisiert, und durch Anpassung der Größe der Datenblöcke wird eine schnellere und genauere Fehlerdiagnose ermöglicht. Dieser Algorithmus und der traditionelle Algorithmus zur Analyse des Hauptelements werden auf die Analyse experimenteller Daten von Windturbinenanlagen angewendet, was bestätigt, dass der in diesem Artikel vorgeschlagene verbesserte Algorithmus das Problem des langsamen Verfalls von Parametern effektiver lösen kann.

Analyse der Hauptelemente; Gleitfenster; Datenblock; Aktualisierung des Modells; Fehlerdiagnose; Überanpassung; iterative Methode