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基于群智能加权核聚类的水电机组故障诊断

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 14:27:16
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基于群智能加权核聚类的水电机组故障诊断【摘要】:针对核聚类中核参数选择依赖经验,最优聚类中心难以有效获取的问题,提出了一种仿电磁蜂群加权核聚类算法。首先,考虑不同特征对聚类结果的影

【摘要】:针对核聚类中核参数选择依赖经验,最优聚类中心难以有效获取的问题,提出了一种仿电磁蜂群加权核聚类算法。首先,考虑不同特征对聚类结果的影响,对样本进行加权处理,利用核空间的Xie-Beni指标建立加权核聚类模型;然后,提出并引入仿电磁蜂群算法求解聚类模型,实现聚类中心、特征权重与核参数的同步寻优。利用该方法分别对3组标准测试样本集以及水电机组故障样本进行聚类测试,并与传统方法进行对比分析。试验结果表明,提出的仿电磁蜂群加权核聚类算法较传统聚类方法具有更高的精度,能够有效实现水电机组振动故障的准确聚类与识别,完成故障诊断。 【作者单位】: 河南省电力勘测设计院;华中科技大学水电与数字化工程学院;
【关键词】水电机组 故障诊断 核函数 加权模糊聚类 仿电磁蜂群算法
【基金】:国家自然科学基金资助项目(51079057,51039005,51109088)
【分类号】:TV738
【正文快照】: 引言目前,我国水电机组正向巨型化方向发展,机组结构日趋复杂,集成化程度越来越高,为保证机组安全经济运行,其故障诊断的作用日渐突显[1]。由于水力发电机组是一个复杂耦合的非线性系统,其故障与征兆间映射关系呈现出较强的不确定性,因此故障模式识别一直是机组故障诊断中的重

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