基于Choquet模糊積分的水電機組振動故障診斷

【摘要】：為提高水電機組故障診斷的準確性,提出了基于Choquet模糊積分融合的多分類器組合故障診斷方法,對樸素貝葉斯分類器進行了基于屬性相似度的加權(quán)改進,得到基于屬性相似度的加權(quán)樸素貝葉斯分類器(Attribute Similarity Weighted Naive Bayes Classifier,簡稱SWNBC),并應用基于Mahalanobis距離的分類器(Mahalanobis Distance Classifier,簡稱MDC)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(BP neural network)組合成為SWNBC+MDC+BP的多分類器組合模型,以小波包提取的相關(guān)頻帶能量作為輸入特征向量,應用組合模型對水電機組故障進行診斷,采用模糊積分法來決定最終的故障類型。實驗結(jié)果表明該模型相對于單一的分類器,能有效提高識別故障的精度。 【作者單位】： 西華大學電氣信息學院;中國國電集團電南椏河發(fā)電廠;
【關(guān)鍵詞】： 水電機組 故障診斷 加權(quán)貝葉斯 模糊積分
【基金】：西華大學流體及動力機械省部共建教育部重點實驗室資助(SBZDPY-11-13,14) 西華大學省級重點實驗室開放研究基金資助(SZJJ2009-015) 西華大學研究生創(chuàng)新基金(YCJJ201369)
【分類號】：TV738
【正文快照】： 水電機組是水力發(fā)電系統(tǒng)的核心設備,其健康狀態(tài)直接影響整個水電廠的運行狀態(tài),進而影響電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。據(jù)統(tǒng)計,水電機組約有80%的故障或是事故都是振動信號中能有所反映的,同時異常振動也是損壞設備的重要原因之一,因而對水電機組振動狀態(tài)進行監(jiān)測和診斷具有重要意

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金安橋機組在線監(jiān)測系統(tǒng)    范宗旺;

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水口水電廠設備狀態(tài)監(jiān)測與診斷分析系統(tǒng)    林禮清;陳偉;任繼順;

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水電重大裝備制造業(yè)跨入新時代    吳植

“三步走”加速國產(chǎn)化水電建設進程    本報記者 杜吟

中國三峽總公司加快承攬海外水電項目步伐    江時強

水電工程用上鞍鋼寬厚板    記者 程云鶴

要高度重視大型水電機組的穩(wěn)定性    張強

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新疆開始利用冰川融水發(fā)電    趙春暉

民族復興的精神標桿    本報記者 顧兆農(nóng)　朱雋 張志峰

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融合支持向量機的水電機組混合智能故障診斷研究    張孝遠

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水力發(fā)電機組軸系振動特性及其故障診斷策略    安學利

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水輪機調(diào)速系統(tǒng)優(yōu)化維護專家工作站研究與開發(fā)    余雄偉

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水電廠技術(shù)供水系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的研究    劉希濤

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