可拓聚类分析：提升复杂设备故障预测精度

本篇论文研究关注的是复杂设备故障预测领域的挑战和创新。随着科技的进步，大型复杂设备的精密化、自动化和集成化趋势显著，对它们的运行状态监测和故障预测显得尤为重要。当前，人工智能在故障诊断与预测中发挥着关键作用，实现了专家知识的智能集成，推动了故障预测技术向着智能化发展。然而，现有技术在处理小样本和贫信息、精确度以及不完整故障信息方面仍存在问题。 为了克服这些局限性，作者提出了一种基于可拓聚类分析方法的复杂设备故障预测模型。可拓理论在此研究中被用于设备诊断状态的物元建模，将非结构化的故障数据形式化和模型化，使得定性与定量分析能够相融合。这种结合提高了预测的准确性，有助于快速识别设备故障状态，为设备的计算机辅助维修提供了有力支持。 论文构建了两个基础问题的解决方案：一是如何深入挖掘和处理复杂的预测信息；二是如何运用可拓理论关联函数来进行故障预测。作者详细阐述了模型的构建过程，包括如何利用可拓理论对故障状态进行预测，并对算法的具体实施步骤进行了详尽的讨论。 通过将这种方法应用于某动力系统装备的实际案例，作者验证了这一模型的有效性，表明其在处理复杂设备故障预测中的实用价值。这一研究不仅填补了现有技术在特定问题上的空白，也为复杂设备故障预测领域的进一步发展提供了新的视角和方法论。这篇论文对提高复杂设备的健康管理和维护效率具有重要意义，推动了故障预测技术向更高级别的智能化方向迈进。