摘要
伝統的なスライディングウィンドウ主要要素解析アルゴリズムは、エンジニアリングパラメータのゆっくりとした劣化問題に対処する際に過適応現象が生じ、また過検出および未検出の問題が発生します。そのため、本論文はスライディングウィンドウ主要要素解析（KPCA）アルゴリズムを基に、データブロックを基盤とする改良スライディングウィンドウ主要要素解析アルゴリズムを提案します。このアルゴリズムは、MATLABソフトウェアを用いてデータの前処理を行い、サンプリングデータの異常値を除去するために反復法を使用します。検出プロセスでは、データブロック単位でモデルを更新し、データブロックのサイズを調整することで故障診断をより迅速かつ正確に行うことができます。提案された改良アルゴリズムと従来の主要要素解析アルゴリズムは、風力発電機の実験データ解析に適用され、本論文で提案された改良アルゴリズムがパラメータのゆっくりとした劣化問題をより効果的に解決できることが確認されました。
关键词
主要要素解析; スライディングウィンドウ; データブロック; モデルの更新; 故障診断; 過適応; 反復法