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文檔簡(jiǎn)介
1、 本文首先提出了融合熱工信息的軸系故障診斷，并研究了利用相似搜索技術(shù)進(jìn)行故障相關(guān)的熱工信息挖掘。然后研究了熱工數(shù)據(jù)趨勢(shì)征兆的自動(dòng)提取方法。利用遺傳算法和模糊集合理論，實(shí)現(xiàn)了從熱工數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取趨勢(shì)征兆及其可信度。另外研究了熱工征兆重要度的度量方法。本文利用粗糙集方法，通過對(duì)專家系統(tǒng)規(guī)則庫(kù)進(jìn)行分析，自動(dòng)計(jì)算各征兆對(duì)于診斷的重要度，以輔助用戶進(jìn)行后續(xù)診斷。同時(shí)，本文還提出了基于征兆重要度度量的分級(jí)診斷。最后設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程故障
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