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JP2017212558A,201US2020240062A1,2020.一种基于多指标集群分析的设备状态监测本发明提出一种基于多指标集群分析的设所述特征指标至少包含1个；将特征系数引入集2S402，根据特征指标将样本拆分为两个簇，包括常样本簇，以单台设备为正常基准计算该设备特征指标与其它设备特征指标的平均距离，S403，重复S402，直到遍历所有设备并得到采集监测对象各测点实时运行数据，分别对设备集群的每个3采集设备集群的实时运行数据与最近设定时间内的历史运行数据标准化后一起输入对于拟合好的线性公式根据新的测点并记录拟合值与实际值的残差E并进行累加，当残差累加达到一定阈值Ecusum时再等待最新以及设定阈值vtc和vts通过决策树识别对应数据趋势识别结果，通过vtc识别数据是否出现j表示设备j实时趋势特征值汇总结果：4采集最近设定时间内待监测设备集群下的相关测点，Aj,n表示第j与第n台设备各测点之间采集最近设定时间内的历史数据分别计算每一个测点的均值和标准偏差生成各数据获取监测对象正常状态下的运行时间区间，基于时间5[0002]常规的设备状态监测方法通常是针对单一设备运行过程数据设置固定阈值进行和被监控子设备时，根据被监控设备的类型分别调用主设备监控模板和子设备监控模板，6集群分析方法对设备及系统进行状态监测时可做到对异常[0012]正常工况偏离系数主要描述了设备各测点数据与本身历史正常样本数据的相似[0018]第j个设备的正常工况偏离系数为实时值与各正常样本欧氏距离数组的最小值，[0020]采集设备集群的实时运行数据与最近设定时间内的历史运行数据标准化后一起[0025]对于拟合好的线性公式根据新的测点并记录拟合值与实际值的残差E并进行累78[0052]采集最近设定时间内的历史数据分别计算每一个测点的均值和标准偏差生成各9[0075]本实施例以某工厂四台水泵为例，该工厂四台相同型号的水泵进行了如图1所示[0079]采集最近设定时间内的历史数据分别计算每一个测点的均值和标准偏差生成各[0097]第j个设备的正常工况偏离系数为实时值与各正常样本欧氏距离数组的最小值，[0099]采集设备集群的实时运行数据与最近设定时间内的历史运行数据标准化后一起[0104]对于拟合好的线性公式根据新的测点并记录拟合值与实际值的残差E并进行累设备指标正常工况偏离系数实时趋势变化差异系数分布相似系数设备1w11w12w13设备2w21w12w13设备3w31w12w13设备4w11w12w13////1003集群分析方法对设备及系统进行
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