改进人工鱼群优化粗糙集的水电机组故障诊断

【摘要】：针对水电机组大量的现场监测数据信息,基于传统的人工智能方法对故障信息不能及时有效地分析的问题,提出了一种基于改进人工鱼群优化粗糙集的水电机组故障诊断方法.首先,利用鱼群的寻优聚群行为对连续属性进行离散化,然后采用粗糙集理论对离散化后的决策表进行约简,建立故障诊断规则决策表,再用提取的规则对水电机组故障进行诊断.仿真结果表明:与传统方法相比,该算法能够提高水电机组故障诊断的准确率. 【作者单位】： 湖北工业大学电气与电子工程学院;东莞华中科技大学制造工程研究院;
【关键词】： 水电机组 故障诊断 改进人工鱼群 粗糙集 规则
【基金】：湖北省自然科学基金项目(2010CDB02501) 广东省工业攻关项目(2011B010100037)
【分类号】：TM312
【正文快照】： 水电机组的故障包含机械、电气、水利等因素,呈现复杂性、多样性、非线性等特点,及时准确诊断难度较大.国内外学者提出了基于人工神经网络[1]、D-S证据理论[2]、支持向量机[3]、Petri网络[4]等故障诊断方法.当面对不确定、不一致、不完备的故障信息时,上述方法均存在一定的局

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