基于引力搜索核聚类算法的水电机组振动故障诊断

• 作者: 周建中 李超顺 肖剑 肖汉
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 水电机组 故障诊断 核函数 模糊聚类 引力搜索
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 核能与可再生能源发电
• 页码范围: 98-104,前插15
• 页数: 8页
• 分类号: TM311
• 字数: 4753字
• 语种: 中文

摘要

核聚类是一类有效的水力发电机组振动故障诊断方法,为了解决核聚类有效性评价和核参数选择的问题,提出了一种引力搜索核聚类算法.首先建立以核Xie-Beni指标为目标的聚类模型;然后引入引力搜索框架,以聚类中心和核函数参数为优化变量,通过引力搜索求解核聚类模型；最后定义了基于核空间样本相似度的故障诊断模型.利用国际标准样本集对该方法进行分类测试,并将该方法应用于水电机组振动故障诊断.试验结果表明:与传统聚类方法相比,文中方法具有更高分类精度,且能对故障样本准确聚类并提取诊断模型参数,实现故障的准确诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周建中	华中科技大学水电与数字化工程学院	395	5250	35.0	50.0
2	李超顺	华中科技大学水电与数字化工程学院	35	493	14.0	21.0
3	肖剑	华中科技大学水电与数字化工程学院	22	355	11.0	18.0
4	肖汉	华中科技大学水电与数字化工程学院	11	227	8.0	11.0