【摘 要】
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为实现生产过程轻微故障和早期故障的正确识别与及时诊断,提出了一种结合征兆缩放技术和模糊知识表达的故障综合智能诊断的新方法.在模糊模式识别、神经网络等故障智能诊断方
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为实现生产过程轻微故障和早期故障的正确识别与及时诊断,提出了一种结合征兆缩放技术和模糊知识表达的故障综合智能诊断的新方法.在模糊模式识别、神经网络等故障智能诊断方法的基础上,利用征兆缩放技术可有效降低故障知识库的复杂程度,实现生产过程微弱故障的正确检测、诊断.为提高智能诊断模型对早期故障的识别能力并保证诊断结果的可靠性和稳定性,综合运用了趋势型和语义型两种故障征兆,探讨了两种征兆的模糊表达及合成计算方法.以火电机组高加系统轻微和早期故障诊断为例,验证了本文方法的有效性.
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