基于模糊支持向量机的多级二叉树分类器的水轮机调速系统故障诊断

• 作者: 张国云 章兢
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 水轮机 模糊聚类 支持向量机 二叉树 水轮机调速系统 故障诊断
• 年，卷（期）: 2005,（8）
• 所属期刊栏目: 发电
• 页码范围: 100-104
• 页数: 5页
• 分类号: TM41
• 字数: 4131字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2005.08.018

摘要

在传统支持向量机(C-SVM)的基础上,通过集成模糊聚类技术和支持向量机算法,构造了一种适合于故障诊断的多级二叉树分类器,并首次应用于水轮机调速系统故障诊断,取得了良好效果.该方法首先利用模糊聚类技术求取每类样本聚类中心,再对各聚类中心逐次二分,从而确定了一棵二叉树,然后在二叉树的每个节点处,根据样本聚类中心把相应样本分成两类,构造出SVM子分类器.实验结果表明,对于k类别故障诊断问题,只需构造k-1个SVM子分类器,简化了分类器结构,避免了不可区分区域的出现,且节省了内存开销,故障诊断正确率高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章兢	湖南大学电气与信息工程学院	250	2846	28.0	42.0
2	张国云	湖南大学电气与信息工程学院	72	520	12.0	19.0