《表2 水电机组故障数据：基于综合差异挖掘的水电机组仿生智能故障诊断》

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《基于综合差异挖掘的水电机组仿生智能故障诊断》

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对于表2的水电机组故障[15]，首先挖掘故障的综合差异性，依据特征评价求得主导特征，L=x10、R1=x5、R2=x6，其对应的特征评价值和子空间分离状态，如表3所示；然后，建立特征选择与提取树，如图8所示，提取关联特征向量（x10，x5，x6），水电机组所有故障样本的关联特征向量如表4所示，最后结合概率神经网络实现故障诊断[16]。