基于可拓物元模型的故障诊断研究与应用

刘胤; 王慧忠; 姜周曙; 丁强

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基于可拓物元模型的故障诊断研究与应用

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制冷系统由于内部物质形态的多样性以及系统参数间的高度耦合,增加了故障检测及诊断的难度,为解决此问题,提出了一种基于主元分析(PCA)和可拓物元模型的诊断算法,利用主元分析法提取故障特征参数;建立以可拓物元模型算法为基础的故障诊断模型;该模型借助主元分析方法获取属性互不相关的训练集,通过建立其物元模型,利用关联函数定量计算待测对象对于每一种故障模式的关联程度,进而判断可能的故障模式;同时利用实验数据加以验证,结果表明:该模型有效地提高了故障诊断率,同时优于单纯的可拓物元模型,且该模型对小样本的处理能力优于BP神经网络模型,其诊断正确率更高,训练耗时较少.

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来源
《测控技术》 |2018年第9期|72-7695|共6页
作者
刘胤; 王慧忠; 姜周曙; 丁强;
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作者单位

杭州电子科技大学能量利用系统与自动化研究所;

浙江杭州310018;

浙江省计量科学研究院;

浙江杭州310018;

杭州电子科技大学能量利用系统与自动化研究所;

浙江杭州310018;

杭州电子科技大学能量利用系统与自动化研究所;

浙江杭州310018;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
主元分析; 可拓学; 物元模型; 关联度; 故障诊断;

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