基于时间序列相似性挖掘的水电机组振动故障诊断研究

【摘要】：时间序列的相似性挖掘是水电机组故障诊断的重要方法,本文提出一种基于频率模糊贴近度的时间序列相似性的数据挖掘方法,用来解决水电机组故障诊断中振摆特征曲线的相似性比较问题。该方法将复杂的时域问题转化为频域问题,通过模糊贴近来度量时间序列之间的距离,刻画出数据时间序列的相似程度。该算法应用到大峡水电站二号机组的故障诊断中,结果表明,该方法能够对故障做出准确判别,分离各种故障类型。由于需要存储的数据比较少,速度快,非常适于水电机组故障诊断中大规模图形序列挖掘。 【作者单位】： 西安理工大学水利水电学院;
【关键词】： 水电机组 故障诊断 时间序列 相似性挖掘 频率模糊贴近度
【基金】：国家自然科学基金项目(50779056) 陕西省普通高等学校重点学科建设项目 陕西省“13115”科技创新工程技术研究中心项目(2008ZDGC-16)资助
【分类号】：TV738
【正文快照】： 0前言随着我国水电事业的迅速发展,对水电机组的安全与稳定性要求越来越高,与之相配套的状态监测和诊断系统也逐步增多[1]。如何有效地对状态监测系统采集的数据进行分析和挖掘是水电机组故障诊断的关键。一般来说,状态监测数据为时间序列数据,并且随着监测时间的增长,成为大

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