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《电工技术学报》 2006年10期
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基于粗糙集和支持向量机的水电机组振动故障诊断

彭文季  罗兴锜  
【摘要】:提出应用粗糙集和支持向量机水电机组振动的故障诊断模型。运用粗糙集理论对水电机组振动信号的属性特征进行预处理,在约简去除其冗余属性后得到决策表,将决策表作为支持向量机的学习样本,通过训练,使构建的支持向量机多分类器能够反映属性特征和故障类型的映射关系,从而达到故障诊断的目的。测试结果表明,与常规方法相比,应用粗糙集和支持向量机相结合的方法进行故障诊断具有简单有效、诊断速度快和良好的鲁棒性等优点,是一种有效的诊断方法。

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前8条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前1条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张晓华;基于神经网络的控制系统故障检测与诊断[D];武汉理工大学;2002年
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4 王少芳;综合人工智能技术在电力变压器故障诊断中的应用[D];福州大学;2004年
5 肖伟;数据挖掘在网络故障诊断中的应用[D];南京理工大学;2004年
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10 王荣荣;基于变精度粗糙集与神经网络的水电机组振动故障诊断研究[D];西安理工大学;2007年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前9条
1 陶志,许宝栋,汪定伟;基于决策属性支持度的知识约简方法[J];东北大学学报(自然科学版);2002年11期
2 郝丽娜,王伟,吴光宇,王宛山;粗糙集-神经网络故障诊断方法研究[J];东北大学学报(自然科学版);2003年03期
3 蒋东翔,王风雨,周明,倪维斗;模糊自组织神经网络在航空发动机故障诊断中的应用[J];航空动力学报;2001年01期
4 胡寿松,王源;基于支持向量机的非线性系统故障诊断[J];控制与决策;2001年05期
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 许琦;粗糙集理论在旋转机械故障诊断技术上应用的研究[D];南京工业大学;2003年
【相似文献】
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3 孙来军;胡晓光;;基于模糊神经网络的高压断路器故障诊断[A];2006电力系统自动化学术交流研讨大会论文集[C];2006年
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8 张国荣;;基于SVM分类算法的电力变压器故障诊断[A];第六届全国信息获取与处理学术会议论文集(2)[C];2008年
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2 通讯员 周光乙 袁亚洲;700兆瓦级水电机组励磁系统实现国产化[N];中国电力报;2011年
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10 记者 黄伟;世界最大水电机组关键技术在哈攻克[N];黑龙江经济报;2010年
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1 彭兵;基于改进支持向量机和特征信息融合的水电机组故障诊断[D];华中科技大学;2008年
2 向秀桥;现代智能计算及其在水电机组故障诊断中的应用[D];华中科技大学;2009年
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4 刘忠;基于人工免疫系统的水电机组智能诊断方法研究[D];华中科技大学;2007年
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8 陈喜阳;水电机组状态检修中若干关键技术研究[D];华中科技大学;2005年
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10 赵文清;基于数据挖掘的变压器故障诊断和预测研究[D];华北电力大学(河北);2009年
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1 唐新安;600KW风力发电机组故障诊断[D];新疆大学;2006年
2 胡东海;水轮发电机组振动在线监测和故障诊断研究[D];浙江大学;2008年
3 昌正科;核电站棒控棒位设备故障诊断技术研究与实践[D];南京工业大学;2004年
4 郭太圣;基于电气特征量的变压器故障诊断新研究[D];河海大学;2007年
5 刘凉;基于神经网络感应电机故障监测诊断的研究[D];天津理工大学;2006年
6 游芳;基于模糊专家系统的大型企业电网随机谐振故障诊断[D];南昌大学;2007年
7 潘亮亮;基于声波识别的变压器状态诊断系统开发[D];华北电力大学(河北);2008年
8 李晟;基于PCA方法的定风量空调系统传感器故障诊断研究[D];天津大学;2007年
9 肖刚;三电平逆变器故障诊断研究[D];西安理工大学;2007年
10 高传海;基于双数据源的电网故障诊断方法的研究[D];华北电力大学(北京);2009年
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