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目的针对石化设备常用的维修方式导致设备检维修成本高的问题,同时保障设备的可靠运行,建立基于灰色关联度的设备异常检测模型,快速识别异常设备。方法利用灰色关联度分析法计算增压站数据清洗后各生产监测参数间的关联度,并以计算得到的关联度建立参数间的关联度矩阵,实现参数间的聚类。利用基于参数之间的灰色关联度变化的方法,识别参数聚类结果中同类监测参数对应设备的异常状态。结果在大部分时间段,同类监测参数的关联性较高,预测关联性出现异常时为设备异常状态。结论相对于监测参数阈值判断等方法,基于灰色关联度分析法的预测模型具有较高的预测精度,实现了异常设备的快速有效识别,保障了设备的可靠运行,降低了设备检维修成本。 相似文献
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