基于决策树分类算法和专家系统的风力发电机齿轮箱故障识别方法

• 作者: 冯永新 杨文广 蒋东翔
• 来源期刊: 广东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 决策树分类算法 专家系统 CLIPS 风力发电机 齿轮箱
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与分析
• 页码范围: 17-21
• 页数: 5页
• 分类号: TM315
• 字数: 3950字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-290X.2013.04.004

摘要

研究了分类算法用于风力发电机齿轮箱故障诊断的方法,并通过专家系统方法加以实现.介绍了利用C4.5算法进行故障诊断规则提取的流程,开发了基于CLIPS的故障诊断专家系统.在风力发电机故障样本数据的基础上,利用C4.5算法提取了诊断规则,并将提取的规则导入开发的专家系统进行验证.模拟新的故障进行诊断测试,测试结果表明误诊率均在5％以内,从而验证了所提出方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋东翔	清华大学热能工程系	45	924	15.0	29.0
2	冯永新	广东电网公司电力科学研究院	50	327	11.0	15.0
3	杨文广	清华大学热能工程系	10	95	8.0	9.0