【摘 要】
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提出了一种基于k-medoids算法的自回归积分滑动平均模型（ARIMA）的工业控制器硬件故障预测方法。首先，将控制器每秒的CPU电压、输入/输出（I/O）管脚电压、电源电压这3个特征的实时值作为1个特征向量，用k-medoids算法对每30 s的特征向量进行聚2类操作，求得聚类样本较多的那类聚类中心向量。接着，按照时序将获得的多个聚类中心特征向量作为学习样本，求得每个特征的ARIMA的p、d、q
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提出了一种基于k-medoids算法的自回归积分滑动平均模型（ARIMA）的工业控制器硬件故障预测方法。首先，将控制器每秒的CPU电压、输入/输出（I/O）管脚电压、电源电压这3个特征的实时值作为1个特征向量，用k-medoids算法对每30 s的特征向量进行聚2类操作，求得聚类样本较多的那类聚类中心向量。接着，按照时序将获得的多个聚类中心特征向量作为学习样本，求得每个特征的ARIMA的p、d、q参数，并建立ARIMA。最后，采用每个特征的ARIMA预测其未来的值，并与其阈值比较，进行故障预测。使用一个嵌入了老化电阻的中控ECS700控制器，进行了24 h的试验。试验结果表明，该方法有效，为实现控制器故障预测提供了思路。
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＜正＞在"十四五"开局之际,审计作为党和国家监督体系的重要组成部分,应着眼于国家发展战略全局,揭示实现发展目标中存在的问题,并依据问题进行合理精准定责。内部审计作为公司治理的重要手段和风险管理的"第三道防线",应通过精准定责,提升审计发现问题的整改效果,改善组织的治理和管理,为组织增加价值,实现组织的目标。本文对新形势下内部审计发现问题精准定责的现状进行剖析,进而提出精准定责的原则和实现路径。
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