| 基于可拓物元模型的故障诊断研究与应用 |
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| 引用本文： | 刘胤,王慧忠,姜周曙,丁强. 基于可拓物元模型的故障诊断研究与应用[J]. 测控技术, 2018, 37(9): 72-76 |
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| 作者姓名： | 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,浙江省计量科学研究院,杭州电子科技大学 能量利用系统与自动化研究所,杭州电子科技大学 能量利用系统与自动化研究所 |
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| 摘 要： | 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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| 关 键 词： | 主元分析 可拓学 物元模型 关联度 故障诊断 |
Research and Application of Fault Diagnosis Based on Extension Matter-Element Model |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | PCA extension theory matter-element model relevance degree fault diagnosis |
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