基于引力搜索核聚类算法的水电机组振动故障诊断

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。