【摘 要】
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设备运作过程中可能出现的微小故障,往往会因其呈现的异常征兆较小而被淹没在显著故障或噪声中,从而现有的方法难以很好地对其进行监控.本文在DCA空间投影框架下建立了观测空
【机 构】
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河南大学计算机与信息工程学院,杭州电子科技大学自动化学院,黄河水利委员会黄河水利科学研究院
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设备运作过程中可能出现的微小故障,往往会因其呈现的异常征兆较小而被淹没在显著故障或噪声中,从而现有的方法难以很好地对其进行监控.本文在DCA空间投影框架下建立了观测空间的多级分解思想,并在此基础上提出一种多级相对微小故障诊断算法.将观测数据关于显著指定模式进行DCA分析,并移除显著变化模式的影响,以提高微小故障信号的信噪比.根据其向故障子空间投影能量的显著性判断残差数据中是否还包含仍未被诊断出、且具有一定影响的微小故障;根据各故障方向上投影能量的显著性进行微小故障诊断;重复以上过程,直到各级微小故障均被诊
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