一类基于类别区分的多重故障诊断模型框架

发布时间：2017-09-16 05:07

  本文关键词：一类基于类别区分的多重故障诊断模型框架

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【摘要】：多重故障诊断是故障诊断和容错控制技术中的重难点问题.本文关注数据驱动故障诊断,以基于知识的方法为基本思路,按照故障表现及征兆的组合形式分析了多重故障和征兆之间的映射关系,将多重故障诊断转化为一类由各个组成故障对应于征兆数据集合的类划分问题.在已有应用于故障诊断的分类和聚类方法的基础上,分析了4种基于类别区分的多重故障诊断模型框架.并讨论了其优缺点和适用的类别区分算法.
【作者单位】： 重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室自动化学院;清华大学自动化系;
【关键词】： 多重故障 故障诊断模型 数据驱动 模式识别 聚类 分类 类别区分
【基金】：国家自然科学基金项目(61203084;61374135)资助~~
【分类号】：TP277
【正文快照】： 1引言(Introduction)多重故障诊断(multiple fault diagnosis,MFD)或称为复合故障诊断(composite fault diagnosis)是现代故障诊断和容错控制技术的重点难点问题和热点关注方向[1].在复杂系统中,检测到的异常工况数据中含有多个故障的情况较为常见[2].与独立的单一故障不同,多

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本文编号：861029