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随着现代工业过程的不断发展,自动化设备越来越复杂。系统的安全性与可靠性是设备现代化的重要方面。数据驱动的故障诊断技术是复杂工业生产过程安全性与可靠性的重要保障之一。传统的Fisher判别分析方法:常常忽视了量纲在各过程变量特征提取过程中的影响。本文在回顾传统Fisher判别分析理论的基础上,指出了量纲及量纲标准化过程对判别分析过程产生的影响,并建立了一种相对Fisher判别分析方法:。先通过预处理的方法:消除量纲差异带来的虚假影响,然后根据系统要求对观测数据做相对化变换,从而更有效地获取各观测数据的代表信息及不同运行模式的判断阈值。最后,利用计算机仿真实验验证了本文方法:的有效性。 相似文献
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在同一个逻辑框架内无法自动验证实时区间模型的实时区间性质. 为此, 该文使用一个离散时间区间时序逻辑公式建立实时系统模型, 使用另一个离散时间区间时序逻辑公式描述实时系统需要满足的性质, 在此基础上, 离散时间区间时序逻辑统一模型检测问题即可归约为目前已解决的离散时间区间时序逻辑可满足性判定问题. 该文证明了新方法的有效性以及正确性, 为区间实时逻辑这一类的模型检测问题提供了方法. 相似文献
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