【摘 要】
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目前,由于工业的生产大多是复杂过程,其流程长、设备多,并且变量间关联耦合严重,导致现有的一些方法在复杂大系统的故障诊断的实际应用中效果并不是非常理想,基于规则的专家
【出 处】
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华北电力大学(北京) 华北电力大学
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目前,由于工业的生产大多是复杂过程,其流程长、设备多,并且变量间关联耦合严重,导致现有的一些方法在复杂大系统的故障诊断的实际应用中效果并不是非常理想,基于规则的专家系统也存在着知识瓶颈的问题。 本文针对以上问题,将数据挖掘中产生显式规则的方法应用于故障诊断领域,从海量的电厂运行数据中发现设备故障特征,有效的解决基于规则的专家系统知识瓶颈的问题。通过对锅炉故障实例的挖掘和诊断证明该方法是可行的。该方法可以用于电厂机组的性能分析、状态监测、故障诊断和状态检修等方面,为机组开展状态检修、开发电厂机组 SIS 系统提供技术支持,很有意义。
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