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摘要:
化工过程具有数据量大、数据采集传感器类型多、数据冗余严重等特点.本文对化工过程的测试数据进行聚类分析以获得故障模式的样本特征,由样本特征形成信息表并利用属性约简的方法对信息表进行精简以获得故障诊断规则集.在诊断推理算法中,通过由元件连接模型中发出的测试查询信号来观测各接收点的输出,对诊断空间进行分层递阶处理,从而缩小了故障诊断的范围,减少了诊断推理的工作量,提高了诊断效率.
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关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 化工过程的故障聚类及诊断空间的分层递阶算法
来源期刊 测试技术学报 学科 工学
关键词 化工过程 故障聚类 分层递阶
年,卷(期) 2008,(6) 所属期刊栏目 信号检测、算法与仿真
研究方向 页码范围 556-561
页数 6页 分类号 TP306.3
字数 4058字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-7449.2008.06.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周海英 中北大学电子与计算机科学技术学院 35 124 6.0 8.0
2 董素荣 中北大学机电工程学院 16 68 5.0 7.0
传播情况
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2009(2)
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研究主题发展历程
节点文献
化工过程
故障聚类
分层递阶
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测试技术学报
双月刊
1671-7449
14-1301/TP
大16开
太原13号信箱
22-14
1986
chi
出版文献量(篇)
2837
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7
总被引数(次)
13975
论文1v1指导