论文部分内容阅读
针对多变量的过程统计监控问题,提出了一种基于聚类分析的潜在故障检测的方法。首先采用基于密度的减法聚类算法（SC）对数据进行聚类,然后结合基于分割的最大熵模糊聚类算法（MEFC）对数据再次聚类,利用聚类结果对数据进行状态划分并确定故障状态,最后实现潜在故障检测。通过对涡扇发动机数据集FD001进行实例验证,该方法能在故障发生的若干运行周期前检测到潜在故障。