【摘 要】
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针对TEP（Tennessee Eastman Process）的故障诊断问题,分别采用PCA主元分析法与粒计算属性约简算法对TEP的52个变量在15种故障情况下的实测数据分别进行处理。结果显示采用PCA主
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针对TEP（Tennessee Eastman Process）的故障诊断问题,分别采用PCA主元分析法与粒计算属性约简算法对TEP的52个变量在15种故障情况下的实测数据分别进行处理。结果显示采用PCA主元分析方法可以将其中的14个对各种故障情况都无影响或影响微弱的变量排除,而采用基于粒计算的属性约简算法。对预处理后的数据进行属性约简,可以将条件属性约简至24个即排除28个条件属性,表明该方法对TEP故障诊断的有效性。
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