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耦合数据驱动和基于模型的方法改进故障诊断( Coupling data-driven and model-based methods to improve fault diagnosis )
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监控一个系统通常不是一件容易的事情，解决这一问题的最佳方法是开发一个使用数据、专家知识和数学模型的监控系统。由于各种原因，将这三个信息源结合在系统上通常是不可行的，例如在复杂的系统中。本文提出了一种在考虑未知运行条件的同时，诊断单个和多个同时故障的混合方法。该方法被集成在一个贝叶斯网络分类器中，该分类器具有结合统计决策和故障特征矩阵的创新决策规则。为了说明和评价的目的，使用了一个加热水过程，其中模拟了几种操作条件的情景。结果表明，在分类率方面，所提出的方法优于纯数据驱动的方法。值得一提的是，所提出的方法对数据驱动方法无法实现的多个同时故障具有较高的隔离能力。
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