针对传统基于SDG(符号有向图)的故障诊断方法对每个变量节点状态和高低阈值难以确定,且对各个变量单独统计,不考虑变量间相互关系的缺点,提出一种PCA(主元分析)与SDG 相结合的故障诊断方法,并将其用于多源故障诊断中。将PCA得到的出现故障征兆的变量在SDG 模型上进行反向推理,找到故障源。通过TEP 仿真实验验证,表明该方法能够及时有效地检测出单个或多个故障,提高了诊断的准确性与分辨率。
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