基于关联规则的时延不良数据检验PCA方法

提出利用系统运行数据之间的相关性来解决时延不良数据的重构。在对理想时延不良数据检验分析的基础上 ,主成分分析方法的引入使得关联规则同样可解决含有测量噪声的时延不良数据的检测和重构。通过关联规则将需要检测的关键参数同系统运行过程中的其它相关参数联系起来 ,将获得的新信息用规则的形式表示出来 ,避免了传统的知识表达困难的问题 ,方便重构算法的实现。从运行数据中定量提取信息并表示成关联规则的良好特性 ,在火电厂的故障监测领域有应用价值。