共 21 条
- [6] 面向支持向量机的特征约简研究[D]. 汤海先.华中科技大学 2009
- [7] 支持向量机[M]. 科学出版社 , 邓乃扬, 2009
- [8] 汽轮发电机组振动及事故[M]. 中国电力出版社 , 施维新, 2008
- [9] 支持向量机理论及工程应用实例[M]. 西安电子科技大学出版社 , 白鹏等, 2008
- [10] 火电厂汽轮机运行与事故处理[M]. 中国电力出版社 , 付忠广, 2007
基于特征约简理论的机组振动故障诊断模型
被引：5
作者：
王攀
[1
]
王泳涛
[2
]
王宝玉
[3
]
机构：
[1] 华北电力大学能源动力与机械工程学院
[2] 华电国际电力股份有限公司
[3] 华电电力科学研究院
来源：
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;
D O I：
暂无
中图分类号：
TK268.1 [];
学科分类号：
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。
引用
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