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MSET算法原理 评分:

MSET是由Singer等提出的一种非线性的多元预测诊断技术，是一种通过分析对比实际监测参数与设备正常运行时的健康数据为基础，对正常运行时的各个参数进行运算并做出估计，以这种正常的状态估计作为标准。当得到实际的运行数据时，同样以健康数据为基础，并找到实际数据与健康数据的关联程度，以此对实际运行状态做出估计，这种＂程度＂是通过权值向量来决定的，用于衡量实际状态与正常状态的相似性。最终对健康状态与实际运行状态的估计结果进行对比分折，并引入残差的概念，最终进行诊断。目前在核电站传感器校验、设备监测、电子产品寿命预测等方面有成功的应用。
2017-12-25 上传 大小：185KB
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NSET/MSET算法代码

NSET/MSET（Nonlinear State Estimation/Modeling and Predictive Diagnosis）是一种非线性的多元预测诊断技术，广泛应用于系统状态估计、故障诊断和预测等领域。相比于传统的线性模型和方法，NSET/MSET能够更好地处理非线性系统，并提供更准确的预测和诊断能力。 NSET/MSET基于非线性系统动力学模型，通过对系统的输入、输出和状态变量进行观测和分析，建立系统的数学模型。这些模型可以是基于物理原理的机理模型，也可以是基于数据的经验模型。NSET/MSET通过对系统模型进行状态估计和参数估计，可以实时地推断系统的内部状态，并预测系统未来的行为。 在故障诊断方面，NSET/MSET可以通过监测系统输出的异常变化来检测故障的发生，并通过与已知故障模式进行比对，识别出具体的故障类型。此外，NSET/MSET还可以进行故障的定位，即确定故障出现在系统的哪个部件或子系统中。 NSET/MSET的应用领域非常广泛。在工业领域，它可以应用于复杂的制造过程控制和设备监测，提高生产效率和设备可靠性。在能源领域，它可以用于电力系统的运行状态

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