[发明专利]监测系统故障自诊断方法

权利要求书

1.监测系统故障自诊断方法，其特征是，该方法包括下列步骤：

(1)对不同测值的序列进行关联度分析；

(2)利用测值序列间关联度构件模糊关系矩阵；

(3)对测值序列进行模糊聚类分析，分析测值异常原因，对监测系统运行状态作出判断；

所述步骤(1)中采用绝对关联度进行分析，所述测值序列中，x_i和x_j分别为参考序列和比较序列，即：

X_i＝{x_i(k)|k＝1，2，...，n}               (1)

X_j＝{x_j(k)|k＝1，2，...，n}               (2)

对长度相同的两序列求其始点零化象

Xl0=(xl0(1),xl0(2),...,xl0(n)),(l=i,j)---(3)]]>

其中按式(4)即可求得两序列的绝对关联度：

rij=1+|Si|+|Sj|1+|Si|+|Sj|+|Sj-Si|---(4)]]>

式中

Sl=∫1n(Xl-xl(1))dt=∫1nXl0dt≈Σk=2n-1xl0(k)+12xl0(n),(l=i,j);]]>

所述步骤(2)中，假设监测系统有m个测点，每个测点各测得n个测值，则这m段测值序列Y＝{Y₁，Y₂，...，Y_m}构成n维空间的样本向量集，任意样本向量Y_i为：

Y‾i={yi1,yi2,...,yin}T]]>

其中y_ij(i＝1，2，...，m；j＝1，2，...，n)是第i个测点的第j个测值；

用步骤(1)中求得的关联度r_ij(0≤r_ij≤1)，量化Y中两两元素间的彼此接近程度，将r_ij组成的矩阵R作为模糊关系矩阵。