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摘要
为准确实现汽轮机故障预警，提出一种基于关联规则和多元状态估计的汽轮机故障预警算法。利用关联规则从历史数据中挖掘不同类型的汽轮机故障特征，构建原始决策表；对关联规则挖掘结果展开属性约简，提取最佳故障特征约简集合；采用最佳属性集合组合的约简决策表，对不同类型汽轮机故障信息展开分类。基于汽轮机故障历史数据和实时监测数据组建动态记忆矩阵，使用多元状态估计方法计算汽轮机故障状态，利用非线性欧氏距离计算故障特征向量与观测数据估计偏离距离。利用相似度函数对汽轮机的状态展开预估，设定故障报警阈值，实现汽轮机故障预警。测试结果证明，采用本文算法可准确划分汽轮机故障类型，预估值与实际值基本吻合，可精准实现汽轮机故障预警。
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