【摘 要】
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以间歇式反应釜为例,对工业上广泛存在的大惯性时滞时变系统对象进行研究,给出了一种分组趋势预测的新方法。该方法采用数据分组方式将故障检测的范围进行分段,根据每组所在
【机 构】
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大连理工大学电子信息与电气工程学部
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以间歇式反应釜为例,对工业上广泛存在的大惯性时滞时变系统对象进行研究,给出了一种分组趋势预测的新方法。该方法采用数据分组方式将故障检测的范围进行分段,根据每组所在的时间域及过程特点给出相应的故障指标。根据采样数据的分析,结合过程设备特性实现故障识别和间歇反应釜工程应用,使用故障树的分析方法,逐级判断出故障原因,验证了分组趋势预测的有效性：在保证高精度的基础上,输出当前系统出现的故障和发生时间,为工业系统中时滞时变系统对象的故障判别提供了一种有效的解决方案。
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