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一种智能早期故障诊断方法属于设备早期故障诊断领域。针对设备早期故障诊断的重要性和复杂性，本发明在设备状态特征提取方面实现了既能提取设备微弱的早期故障特征，又能识别设备状态的细微变化。由于目前的故障诊断方法只能诊断简单设备的特定类型的中晚期故障，而不能诊断复杂设备的故障及设备的早期故障。本发明利用变差函数对设备的状态信号进行运算并提取设备信号中微弱的特征参数，且不受噪声的干扰。在故障的识别与分类方面使用人工神经网络模型，同时利用每次诊断的数据不断丰富与更新人工神经网络模型的训练与学习样本，使该模型包含更多的信息，达到设备早期故障的准确、快速和智能诊断的目的。
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