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摘要
针对类似磨煤机故障等小概率发生事件难以提取且用于机器学习分类导致的故障诊断精度低的问题，提出了一种基于小样本的PCA-FINCH高精度故障诊断方法。首先，基于主元分析（PCA）对表征设备运行状态的历史数据进行故障检测，通过T2控制限与Q控制限来检测故障的发生并识别故障样本，提取故障样本从而组成小样本故障集；然后，基于FINCH分类器，对获取的小样本故障集进行精确分类，实现对设备的故障诊断；最后，使用包含有磨煤机故障的历史数据集对该方法进行验证。结果表明，提出的PCA-FINCH故障诊断方法能够对小样本故障实现高精度分类，其在精确度上，较决策树CART、随机森林RF、支持向量机SVM分别提高了2.61百分点、1.74百分点、1.85百分点，其在收敛速度上也表现优异。
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