【摘 要】
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针对全电站数据中心海量数据存储的现状,摒弃以往设备故障诊断所采取的传统故障模式识别技术,以大数据挖掘技术为手段,采用数据泛化技术解决运算速度与精度兼顾的问题,通过对
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针对全电站数据中心海量数据存储的现状,摒弃以往设备故障诊断所采取的传统故障模式识别技术,以大数据挖掘技术为手段,采用数据泛化技术解决运算速度与精度兼顾的问题,通过对设备健康状态下的历史大数据样本的学习和分析掌握设备运行规律,解决学习样本缺乏和学习深度不足问题,及时辨识出故障萌芽状态,提早消除故障,防止设备故障进一步扩大;通过层次分析法解决了设备异常程度辨识不清问题,初步实现了设备"状态检修"。
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