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摘要:
基于聚类分析的故障诊断方法能够按照故障样本之间的相似性无监督地将同类故障聚为一簇,当前已成为一类有效的故障诊断策略.为解决传统聚类算法受初始聚类中心的影响,易陷入局部最优解的问题,提出一种最小最大核K均值聚类方法.该方法在聚类过程中为簇内方差赋以与其大小成正比的自动修正的权重,并引入核函数技术以处理低维输入空间的线性不可分问题,大大提高了聚类的精确性.在标准数据上将所提方法与标准K-means及K-means++比较,显示了所提算法的有效性和优越性.基于这一聚类方法提出了一种具有自学习能力的故障诊断模型.将该诊断模型应用于水电机组振动故障诊断,实例验证了模型的可行性.
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文献信息
篇名 基于最小最大核K均值聚类算法的水电机组振动故障诊断
来源期刊 电力系统保护与控制 学科 工学
关键词 水电机组 振动 故障诊断 最小最大K均值聚类 核函数
年,卷(期) 2015,(5) 所属期刊栏目 理论分析
研究方向 页码范围 27-34
页数 8页 分类号 TM71
字数 5913字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张孝远 河南工业大学电气工程学院 4 33 3.0 4.0
2 张新萍 4 57 3.0 4.0
3 苏保平 河南工业大学电气工程学院 1 25 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
水电机组
振动
故障诊断
最小最大K均值聚类
核函数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
电力系统保护与控制
半月刊
1674-3415
41-1401/TM
大16开
河南省许昌市许继大道1706号
36-135
1973
chi
出版文献量(篇)
11393
总下载数(次)
13
总被引数(次)
201041
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