【摘 要】
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符号有向图(SDG)深层知识模型具有好的完备性和较强故障解释能力,将主元统计法(PCA)和SDG两种方法结合起来,用SDG模型包含的过程信息来解释PCA方法产生的残差贡献图,能有效辨
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符号有向图(SDG)深层知识模型具有好的完备性和较强故障解释能力,将主元统计法(PCA)和SDG两种方法结合起来,用SDG模型包含的过程信息来解释PCA方法产生的残差贡献图,能有效辨识故障,减少诊断时间,增加诊断过程自动化的程度;同时利用PCA分析建模可以消除变量间的非线性关系,降低噪声影响,有效地避免了传统SDG在确定节点状态和阈值时的单变量统计的缺点.案例研究表明:PCA-SDG定性定量方法可以进行有效的诊断.图8表2参9
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