基于粗糙集和AFSA-BP的水电机组故障诊断

• 作者: 付波 吴旭涛 程琼 黄英伟
• 来源期刊: 宁夏电力
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 BP神经网络 人工鱼群 水电机组 故障诊断
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 电力系统自动化
• 页码范围: 31-34,60
• 页数: 5页
• 分类号: TM76
• 字数: 2942字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-3643.2012.04.012

摘要

将粗糙集和人工鱼群优化-神经网络算法引入水电机组故障诊断中,利用人工鱼群优化算法中聚类的特点改进粗糙集属性约简方法并对水电机组故障的检测信息进行约简,提取对故障分类起主要作用的信息,并用BP神经网络对粗糙集处理后的故障信息进行诊断。实验结果表明：该方法降低了神经网络的输入信息空间维数,简化了神经网络结构,有效提高了故障诊断的准确性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程琼	湖北工业大学电气与电子工程学院	52	236	9.0	12.0
2	吴旭涛		28	177	7.0	12.0
3	付波	湖北工业大学电气与电子工程学院	50	233	8.0	14.0
4	黄英伟	湖北工业大学电气与电子工程学院	3	85	2.0	3.0