基于粗糙集和聚类PSO-RBF的水电机组故障诊断

• 作者: 林峰平 范秀香
• 来源期刊: 电气时代
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 传动与节能
• 页码范围: 56-59
• 页数: 4页
• 语种: 中文

摘要

水电机组的可靠性直接影响电站发电的安全与稳定.面对庞杂的监测数据,需要控制系统实时应对并且能够快速准确地判定故障.然而,机组的各种异常与故障受到机、电、水力等因素影响,表现出非线性、复杂性、耦合性等特点,使得水电机组故障诊断的准确性与可靠性大受影响,成为近年来的研究热点.针对该难题,学者们提出了基于支持向量机、人工神经网络及Petri网络等的智能诊断算法,但是在处理具有不确定、不一致与不完备性故障信息时,上述方法仍存在局限性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范秀香		8	3	1.0	1.0
2	林峰平		1	0	0.0	0.0