基于特征约简理论的机组振动故障诊断模型

• 作者: 王宝玉 王攀 王泳涛
• 来源期刊: 热力发电
• 关键词: 汽轮机 振动 故障诊断 主成分分析 粗糙集 支持向量机 特征约简
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 发电技术论坛
• 页码范围: 96-100
• 页数: 5页
• 分类号: TK268.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3364.2016.02.096

摘要

通过比较主成分分析和粗糙集理论两种特征约简方法,提出了将主成分分析与改进支持向量机相结合的故障诊断方法,建立了主成分分析集成特征约简的振动故障诊断模型.以某汽轮机油膜涡动振动故障信号及某600MW机组汽轮机的质量不平衡振动为例,对本文故障诊断方法进行验证,结果表明,本文故障诊断方法既缩短了诊断时间,又具有较高的诊断准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王泳涛		10	53	5.0	7.0
2	王宝玉		22	129	5.0	10.0
3	王攀	华北电力大学能源动力与机械工程学院	6	39	4.0	6.0