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基于局部性修复的离心血浆分离机故障容错诊断研究

         

摘要

依托于固定约束条件,进行离心血浆分离机故障容错诊断,使得诊断方法呈现出较低的AUC值。因此,提出基于局部性修复的离心血浆分离机故障容错诊断研究。深入分析离心血浆分离机的运行特征,构建设备故障模型。采用奇异值分解技术,完成特征数据的提取与选择。再结合深度森林算法,设计一种可用于故障容错诊断的改进级联森林框架。最后,以局部性修复理念为基础,设计离心血浆分离机重调度操作算法,建立故障容错分析涉及的动态约束条件,得出更加准确的诊断结果。实验结果表明:所提方法的AUC值为0.98,与基于SVM的诊断方法、基于RF的诊断方法相比,AUC值提升了13%和16%,有效降低了故障容错诊断误差。

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