基于引力搜索核聚類算法的水電機組振動故障診斷

【摘要】：核聚類是一類有效的水力發(fā)電機組振動故障診斷方法,為了解決核聚類有效性評價和核參數(shù)選擇的問題,提出了一種引力搜索核聚類算法。首先建立以核Xie-Beni指標為目標的聚類模型;然后引入引力搜索框架,以聚類中心和核函數(shù)參數(shù)為優(yōu)化變量,通過引力搜索求解核聚類模型;最后定義了基于核空間樣本相似度的故障診斷模型。利用國際標準樣本集對該方法進行分類測試,并將該方法應(yīng)用于水電機組振動故障診斷。試驗結(jié)果表明:與傳統(tǒng)聚類方法相比,文中方法具有更高分類精度,且能對故障樣本準確聚類并提取診斷模型參數(shù),實現(xiàn)故障的準確診斷。 【作者單位】： 華中科技大學水電與數(shù)字化工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 水電機組 故障診斷 核函數(shù) 模糊聚類 引力搜索
【基金】：教育部博士點基金(20110142120020) 國家自然科學基金(51109088) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金(2011QN066)~~
【分類號】：TV738
【正文快照】： 0引言水力發(fā)電機組振動包括機械振動、電磁振動和水力振動,振動容易誘發(fā)機組故障,據(jù)統(tǒng)計超過80%的機組故障或事故與振動密切相關(guān)[1]。由于水力發(fā)電機組振動故障成因與征兆的映射關(guān)系呈現(xiàn)不確定性及復雜非線性,故障模式識別與分類方法成為研究熱點與難點[2-6],其中模糊聚類被

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