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基于Choquet模糊积分的水电机组振动故障诊断

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 13:01:30
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基于Choquet模糊积分的水电机组振动故障诊断【摘要】:为提高水电机组故障诊断的准确性,提出了基于Choquet模糊积分融合的多分类器组合故障诊断方法,对朴素贝叶斯分类器进行了基

【摘要】:为提高水电机组故障诊断的准确性,提出了基于Choquet模糊积分融合的多分类器组合故障诊断方法,对朴素贝叶斯分类器进行了基于属性相似度的加权改进,得到基于属性相似度的加权朴素贝叶斯分类器(Attribute Similarity Weighted Naive Bayes Classifier,简称SWNBC),并应用基于Mahalanobis距离的分类器(Mahalanobis Distance Classifier,简称MDC)与BP神经网络(BP neural network)组合成为SWNBC+MDC+BP的多分类器组合模型,以小波包提取的相关频带能量作为输入特征向量,应用组合模型对水电机组故障进行诊断,采用模糊积分法来决定最终的故障类型。实验结果表明该模型相对于单一的分类器,能有效提高识别故障的精度。 【作者单位】: 西华大学电气信息学院;中国国电集团电南桠河发电厂;
【关键词】水电机组 故障诊断 加权贝叶斯 模糊积分
【基金】:西华大学流体及动力机械省部共建教育部重点实验室资助(SBZDPY-11-13,14) 西华大学省级重点实验室开放研究基金资助(SZJJ2009-015) 西华大学研究生创新基金(YCJJ201369)
【分类号】:TV738
【正文快照】: 水电机组是水力发电系统的核心设备,其健康状态直接影响整个水电厂的运行状态,进而影响电力系统的安全稳定运行。据统计,水电机组约有80%的故障或是事故都是振动信号中能有所反映的,同时异常振动也是损坏设备的重要原因之一,因而对水电机组振动状态进行监测和诊断具有重要意

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