![](/images/graphics-bg.png)
Fault Diagnosis Method Based on Information Entropy and Relative Principal Component Analysis
المؤلفون المشاركون
المصدر
Journal of Control Science and Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-02-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
هندسة كهربائية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In traditional principle component analysis (PCA), because of the neglect of the dimensions influence between different variables in the system, the selected principal components (PCs) often fail to be representative.
While the relative transformation PCA is able to solve the above problem, it is not easy to calculate the weight for each characteristic variable.
In order to solve it, this paper proposes a kind of fault diagnosis method based on information entropy and Relative Principle Component Analysis.
Firstly, the algorithm calculates the information entropy for each characteristic variable in the original dataset based on the information gain algorithm.
Secondly, it standardizes every variable’s dimension in the dataset.
And, then, according to the information entropy, it allocates the weight for each standardized characteristic variable.
Finally, it utilizes the relative-principal-components model established for fault diagnosis.
Furthermore, the simulation experiments based on Tennessee Eastman process and Wine datasets demonstrate the feasibility and effectiveness of the new method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xu, Xiaoming& Wen, Chenglin. 2017. Fault Diagnosis Method Based on Information Entropy and Relative Principal Component Analysis. Journal of Control Science and Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173422
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xu, Xiaoming& Wen, Chenglin. Fault Diagnosis Method Based on Information Entropy and Relative Principal Component Analysis. Journal of Control Science and Engineering No. 2017 (2017), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173422
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xu, Xiaoming& Wen, Chenglin. Fault Diagnosis Method Based on Information Entropy and Relative Principal Component Analysis. Journal of Control Science and Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173422
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1173422
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)