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基于K-means最佳聚类的间歇过程故障诊断方法 被引量：2
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作者 邵盟雅 吕锋 +1 位作者 宋学君 郭振兴 《控制工程》 CSCD 北大核心 2020年第9期1642-1648,共7页
在多时段间歇过程中,过程特性区域存在于两个相邻时段间的模糊过渡区域中。若不能准确将过渡时段提取出来,在采用多向主元分析(MPCA)方法进行故障诊断与分析过程中容易产生误判。为此,提出了一种基于K-means最佳聚类的间歇过程故障诊断... 在多时段间歇过程中,过程特性区域存在于两个相邻时段间的模糊过渡区域中。若不能准确将过渡时段提取出来,在采用多向主元分析(MPCA)方法进行故障诊断与分析过程中容易产生误判。为此,提出了一种基于K-means最佳聚类的间歇过程故障诊断方法。该方法首先在传统软时段划分中加入K-means最佳聚类方法,提高了子时段与过渡时段的区分度;然后利用MPCA诊断方法进行诊断分析。此方法提高了过渡时段的区分度,进而提升了故障诊断的精度。通过机床设备加工数据的仿真实验,证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 MPCA K-MEANS 最佳聚类 软时段划分 故障诊断
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