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在色谱仪异常情况下,传统的故障诊断方法存在诊断所需时间长、故障位置诊断准确率低等不足。针对以上不足,提出一种高效液相色谱仪异常故障智能诊断方法。利用威布尔分布模型计算液相色谱仪故障率,并构建零部件故障率模型,通过该模型计算积累分布函数与可靠度函数。对两个函数进行互换获取威布尔模型的线性回归方程,将线性回归中的散点坐标画在威布尔色谱仪概率图,确定单一分布函数模型,根据该模型存在明显的拐点,对其进行改进获取双重威布尔分布模型。观察其模型分析威布尔概率图上若干个分散数据点,根据拟合曲线对其进行拟合,以此为