【摘 要】
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反面选择算法是行之有效的用于检测各种变化的方法。改进的这种算法成功用到了故障的精确诊断之中。在此基础上,引入经验值,对算法做进一步改进,使之既能对已经或正在发生的设备
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反面选择算法是行之有效的用于检测各种变化的方法。改进的这种算法成功用到了故障的精确诊断之中。在此基础上,引入经验值,对算法做进一步改进,使之既能对已经或正在发生的设备故障进行精确诊断,又能预测未来可能发生的故障。试验台以及现场机组测试表明,只要参数选择合理,该套算法能够对设备中诸如转子弯曲、转子不对中、转子不平衡、油膜振荡、旋转失效、转子碰摩、转子支撑系统联结松动等故障进行高准确率的诊断和预测,尤其适用于传统诊断和预测方法所无法提取故障特征的复杂系统。同时,该方法操作简单且无变换误差,无人为干预因素,适合
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