【摘 要】
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针对重构贡献（RBC）方法仅适合单变量故障的定位及贡献图中出现拖尾效应（SE）的问题,本文提出一种基于改进重构贡献图（MRBCP）的故障定位方法。采用概率主元分析（PPCA）建立监视模型和统
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针对重构贡献（RBC）方法仅适合单变量故障的定位及贡献图中出现拖尾效应（SE）的问题,本文提出一种基于改进重构贡献图（MRBCP）的故障定位方法。采用概率主元分析（PPCA）建立监视模型和统一量度的监视统计量,克服PCA方法中不同量度的监视统计量造成的诊断结果不一致的缺点。对于故障样本,以变量的重构监视统计量为贡献统计量,通过组合最大化思想对故障变量进行逐次定位。在历史故障信息未知的情况下,能够进行多变量故障的定位,然后在定位出的故障变量中进行贡献图分析,进一步对故障变量实现准确定位,从而避免了拖尾效应。
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