【摘 要】
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为了更快诊断收割机故障,实施故障预警,提升故障排除速度,应用基于故障现象的矢量距离判别方法,解决收割机因随机影响因素过多导致诊断困难的问题。通过研究收割机故障现象空
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为了更快诊断收割机故障,实施故障预警,提升故障排除速度,应用基于故障现象的矢量距离判别方法,解决收割机因随机影响因素过多导致诊断困难的问题。通过研究收割机故障现象空间发现,每一种故障现象的出现均服从0~1分布,每种故障对应的故障现象矢量会自然形成以各自故障现象矢量期望为聚点的聚类,用系统聚类分析对原始故障现象进行分类,再用距离判别法对新加入故障现象确定其类别归属并将结果反馈到数据库,实现系统实时诊断经验的自学习。利用蒙特卡洛方法进行编程,证明了这种诊断方法实时性好、算法简单和诊断准确率高。
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