针对传统的灰色关联故障诊断算法无法解决大样本数据的问题,提出一种基于模糊分割灰关联的QAR(quick access recorder)故障数据检测算法。鉴于QAR数据是数据结构复杂、维数高的时间序列数据,利用模糊分割将QAR数据分割成不重叠的子序列,从中提取出待检测故障序列,计算待检测序列与标准序列间的灰关联度,根据最大关联度原则进行故障模式识别并确定诊断结果。仿真结果表明,该算法的预测结果与实际情况基本一致,具有简单可靠、诊断精度高等优点。
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