基于动态测点选择的温度状态识别

？为实现对设备表面温度状态的实时识别及相关分析的智能决策化，引入了改进的层次分析法(ahp)，动态地对设备表面多个监测点进行相关分析，选择出反映设备温度状态的关键测点，同时建立kohonen自组织特征映射神经网络，对关键测点温度序列值进行一段时间的更新跟踪融合识别，获取关键测点的温度状态以此来表明设备的温度状态。以牵引电机为例，用matlab软件仿真分析，识别正确率为89%，有效地降低了火灾发生的误报率。