【摘 要】
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在故障诊断中，某些情况下模糊聚类分析理论只能在一定置信水平A下诊断出目标故障。为了实现故障预测，提出了基于D—S证据理论的模糊聚类分析方法。将待测样本和典型样本构成待
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在故障诊断中，某些情况下模糊聚类分析理论只能在一定置信水平A下诊断出目标故障。为了实现故障预测，提出了基于D—S证据理论的模糊聚类分析方法。将待测样本和典型样本构成待诊断矩阵，应用聚类分析方法求出其等价矩阵，由其结果构造D—s证据理论的基本概率赋值函数，即待测样本对每个目标模式的支持度。对支持度排序得到诊断结果和故障发展趋势。此方法减少了构造基本概率赋值函数的主观性，将其应用于磨煤机故障诊断，实验结果证明该方法可以有效判别故障类型，并预测故障发展趋势。
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