【摘 要】
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状态评级是柴油机状态监测的主要目的.常规的以特征参数变化倍数评级的方法对于经常拆迁的设备效果不理想;而模糊C(center)-均值聚类算法不能自动对聚类结果进行等级排序.文
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状态评级是柴油机状态监测的主要目的.常规的以特征参数变化倍数评级的方法对于经常拆迁的设备效果不理想;而模糊C(center)-均值聚类算法不能自动对聚类结果进行等级排序.文中提出的波动法与模糊C-均值聚类相结合的状态评级则有效地解决了上述问题.波动法原理为:柴油机各缸的特征参数波动越小,则整机状态越好.选取与柴油机状态密切相关的7个参数组成特征向量,用现场采集的PZ12V190柴油机的35个样本建立聚类标准;将另10台柴油机与标准逐一再聚类,其结果与实际情况吻合得很好.表明该方法对多缸柴油机状态评级的有效
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