工业锅炉故障诊断的改进数据挖掘方法

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针对工业锅炉的常见故障,提出了一种基于数据挖掘方法的锅炉故障诊断技术。通过建立一个智能化的数据挖掘工具,直接从大量实时数据中获取故障诊断知识进行故障诊断。数据挖掘工具的核心是采用信息熵技术来辅助遗传算法初始种群的生成。遗传算法和信息熵的有效集成,极大地提高了该数据挖掘方法的工作绩效。将本方法应用于火电厂锅炉的一个复杂故障事例,结果表明其诊断的精度可以满足现场应用的要求。
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