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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著科學(xué)技術(shù)的不斷推進(jìn),現(xiàn)代控制系統(tǒng)的規(guī)模逐漸大型化,復(fù)雜程度也日益增大。為了提高控制系統(tǒng)的安全性和可靠性,需要對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控,及時(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的故障信息,進(jìn)而采取相應(yīng)的措施,防止災(zāi)難性事故的發(fā)生。復(fù)雜的控制系統(tǒng)很難得到精確的數(shù)學(xué)模型,這導(dǎo)致傳統(tǒng)的基于模型的故障診斷方法在應(yīng)用上存在很大的局限性,而由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展,使得控制系統(tǒng)能夠獲得越來(lái)越多的數(shù)據(jù)信息,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷方法就是在這種情況下應(yīng)運(yùn)而生的。本文以控制系
2、統(tǒng)為研究對(duì)象,利用了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法進(jìn)行故障診斷研究。
首先,需要對(duì)控制系統(tǒng)進(jìn)行故障檢測(cè),判斷有無(wú)故障的發(fā)生。針對(duì)這一問(wèn)題,提出了基于特征提取與聚類相結(jié)合的故障檢測(cè)方法。該方法利用慢特征分析對(duì)控制系統(tǒng)的正常數(shù)據(jù)與故障數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,再采用模糊C-均值聚類算法,獲得正常數(shù)據(jù)的聚類中心,并選取簇類半徑作為閾值,構(gòu)建待檢測(cè)數(shù)據(jù)與聚類中心的差值模型,判斷控制系統(tǒng)的待檢測(cè)數(shù)據(jù)相對(duì)于正常狀態(tài)是否發(fā)生了偏離。
其次,構(gòu)建控制系
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