25、工业检测与识别技术：多算法解析与应用

工业检测与识别技术：多算法解析与应用

在工业领域，故障诊断、行为识别以及煤炭发热量预测等问题至关重要。本文将详细介绍贝叶斯故障诊断、基于尺度自适应局部时空特征的 Harris 算法以及基于最小二乘支持向量回归的煤炭发热量预测这三种技术，并分析它们在各自领域的应用与优势。

贝叶斯故障诊断：主成分分析方法

在故障诊断领域，贝叶斯方法结合主成分分析（PCA）有着重要应用。

似然估计比较

对于相同的 PCA 预处理选项，离散方法存在三个错误诊断结果，分别为 NF 和 IDV 7。而核密度估计（KDE）方法实现了零错误诊断，并且其误诊断的验证数据数量少于离散方法。

诊断性能比较

为了评估诊断性能，引入了绝对误诊率（Fa）和相对误诊率（Fb）的概念。
- 绝对误诊率 ：
1. 使用训练数据构建似然函数 P(e|m)，并确保验证数据与先验概率成相同比例。
2. 为每个验证数据点计算后验概率 P(m|ei)。
3. 具有最大后验概率 D(m) 的模式即为诊断结果，如果诊断模式与真实模式相同，则 ncor = ncor + 1。
4. 通过公式 Fa = 1 - ncor / 验证数据数量 计算绝对误诊率。
- 相对误诊率 ：其与绝对误诊率的区别在于，相对误诊率考虑了后验概率的相对大小关系。正确诊断结果时，ncor = ncor + 1 / (m - 1)，其中 m 是后验概率从低到高的排名。然后按照与绝对误诊率相同的方式计算 Fb。

通过综合评估，该方法在田纳西 - 伊斯曼挑