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文檔簡介
1、隨著科技水平的不斷提高,尤其是在計算機控制領(lǐng)域的高速發(fā)展下,一方面使得系統(tǒng)的復(fù)雜程度和規(guī)模大幅度增加;另一方面如果有一些小的故障未能及時的在系統(tǒng)中檢測出,將會造成整個系統(tǒng)的癱瘓、失效,甚至更嚴重的一些后果。因此,有待解決的一個重要問題是如何提高系統(tǒng)的可靠性、安全性,抑制和防止影響系統(tǒng)正常運行的故障的發(fā)生。本文針對故障診斷技術(shù)的特點,以TE過程為研究背景,采用了改進的聚類算法,在一定程度上提高了故障診斷系統(tǒng)的智能化程度。
針對故
2、障診斷的準確度問題,本文提出了一種基于小波變換與K均值(K-means)相集合的故障診斷方法。該方法在TE過程中進行應(yīng)用,首先通過小波變換對數(shù)據(jù)去噪,再通過K-means進行聚類,和未經(jīng)過小波變換的K-means算法相比較,在診斷精度方面,優(yōu)于傳統(tǒng)單一型聚類方法。
針對故障診斷的快速性問題,本文提出增量聚類(Incremental clustering)的算法,節(jié)省了存儲空間和運算時間,同時增加了診斷模型的適應(yīng)性。實驗結(jié)果表明
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