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过程变量测量值的随机离散信号x(t)
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x(t)的正常、异常、假报警和错过报警部分分类
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x(t)正常部分和异常部分的分离概率密度函数
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信号应用固定阈值和死区
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可变阈值a(x)、死区d(x)、正常q(x)和异常p(x)信号的估计概率密度函数
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具有可变阈值和死区的生成信号
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动态故障树计算图解
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带死区的优先级和门计算图解
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测量的概率密度函数(威布尔分布)
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生成的随机数
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使用具有自适应阈值的EWMA过滤器(alpha=0.5,窗口大小=100)后生成的随机数
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用自适应阈值(α=20)测量传感器(时间(s)-振动测量x(t) mm/s)
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传感器在正常和异常情况下的概率密度函数(测量范围-概率)
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固定预警阈值
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滑动窗口长度
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可变预警阈值
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2025, 36(2): 43-53. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202412029
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