通过分析设备故障诊断与维修所面临的主要问题以及当前常用诊断策略存在的局限性, 研究
基于贝叶斯网络的故障诊断策略优化方法。提出了适合于表达诊断问题的基于故障假设2观测2维修操
作节点的贝叶斯网络结构, 阐述了基于贝叶斯网络的故障诊断策略优化方法的基本思想和优化算法。 该
方法综合考虑了多故障、 有观测操作以及操作之间有依赖关系等情况。最后通过应用实例, 证实了该方
法在信息不确定条件下进行诊断与维修决策的有效性。
2022-06-06 09:54:45
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针对可拓神经刚络无法解决多故障珍断的问题，建立问题模型，将多故障诊断问题转化为多特征样本的聚类问题。从模型结构和学习算法两个方面对ENN2进行改进，提出基于改进ENN2聚类算法的多故障诊断方法，并对其参数和时间复杂度进行分析采用工程实例对所提提的方法进行验证，结果表明，所提出的方法能够解决离线的多故障诊断问题，且得到的诊断模型可用于在线状态监控，具有较好的应用前景。
2022-06-06 09:33:02
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-分为离线建模和在线监测两个阶段
-包含I方和SPE统计量
-还有故障贡献率图
-附带TE过程数据集
2022-06-05 15:06:44
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-包括1个正常工况下的训练集和21个故障测试集
-d00为正常工况数据集
-包含两种，带_te的为960个样本点的数据集，不带_te的为480个样本点的数据集
-价格实惠
2022-06-05 15:06:43
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-包含8个变量
-共包含3900个样本点，前2000个为正常工况样本点，后1900个为悬挂故障发生后的样本数据
-用于工业过程故障监测 故障诊断
2022-06-05 15:06:40
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-油中溶解气体的相关数据
-包括五种气体数据数据(见Sheet1)和对应的故障类型(见Sheet2)
-样本总数为260个，故障类型6种
2022-06-05 15:06:39
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