【摘 要】
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早期故障预测是大型工况设备故障诊断技术的一项重要内容，它以设备运行时的多种性能参数为依据，通过建立早期故障预测模型，准确地推断出下一时刻及以后时刻系统的运行参数，协助人
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早期故障预测是大型工况设备故障诊断技术的一项重要内容，它以设备运行时的多种性能参数为依据，通过建立早期故障预测模型，准确地推断出下一时刻及以后时刻系统的运行参数，协助人们在故障发生早期及时采取处理措施。文章将非平稳信号分析中常用的小波变换、灰色预测、神经网络和马尔可夫过程有效地结合在一起，提出了一种改进的灰色网络模型算法，较好地发挥了灰色预测模型累加生成操作（AGO），使数据更加规则有序，神经网络高度非线性、自学习及自组织的优点更为显著。实验分析表明，该算法在早期故障预测中具有较高的预测精度和较好的收敛效
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