【摘 要】
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针对复杂设备故障预警弊端,提出一种含有隐性故障的复杂设备多源关联故障预警方法;因为复杂设备监控点较多,监控数据通常以大量、快速、时变的流形式持续到达,首先构建了大数
【机 构】
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河北工业大学计算机科学与软件学院,燕山大学机械工程学院,燕山大学经管学院
【基金项目】
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河北省自然科学基金项目(G2010001331);河北省自然科学基金项目(G2014202031);河北省科技厅软科学项目(13451813D);河北省高等学校科学技术研究项目(QN20131060)
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针对复杂设备故障预警弊端,提出一种含有隐性故障的复杂设备多源关联故障预警方法;因为复杂设备监控点较多,监控数据通常以大量、快速、时变的流形式持续到达,首先构建了大数据智能平台将监控数据分流为在线处理和离线处理;其次在研究隐性故障和显性故障的关联性、因果性的基础上,提出了多源关联自适应故障预警模型;最后提出了启发式故障频繁挖掘算法,对链接条件、剪枝条件进行了约束;实验表明该方法在预警准确率上明显优于传统预警方法,且随着故障数的增加,预警准确率较为稳定,适用于含有隐性故障的大型复杂设备的故障预警与诊断。
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