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基于最小二乘支持向量机和机电综合特征的发电机故障诊断
被引:12
作者
:
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机构:
万书亭
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机构:
管森森
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刘洪亮
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机构:
佟海侠
机构
:
[1]
华北电力大学机械工程系
来源
:
中国工程机械学报
|
2009年
/ 01期
关键词
:
最小二乘支持向量机;
机电综合特征;
故障诊断;
发电机;
特征向量;
D O I
:
10.15999/j.cnki.311926.2009.01.021
中图分类号
:
TM311 [汽轮发电机];
学科分类号
:
080801 ;
摘要
:
提出了1种最小二乘支持向量机和机电综合特征相结合的发电机故障诊断模型.用二次损失函数代替传统支持向量机中的不敏感损失函数,将不等式约束条件变为等式约束,从而将二次规划问题转变为线性方程组求解,降低了计算的复杂性.提取发电机故障中的综合特征,即振动信号和电流信号,整理后作为诊断模型的特征值,从而得到了故障的典型特征,提高了诊断的准确率.最后从SDF 9型模拟发电机中实测数据进行分析,结果表明,与常规的方法相比,该模型具有较高的分类速度和较好的故障诊断准确率.
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发电机偏心故障的机电多重特征分析
[J].
万书亭
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华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室
华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室
万书亭
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孔江生
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机构:
河北工程大学
华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室
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杨苹
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华南理工大学电力学院
杨苹
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华南理工大学电力学院
陈武
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万书亭
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万书亭
;
李和明
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赵华
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汽轮发电机组振动故障的综合自动诊断方法研究
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郑州机械研究所
张信志
;
刘保国
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朱玉璧
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洪水盛
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平圩发电厂!安徽 淮南
洪水盛
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发电机偏心故障的机电多重特征分析
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万书亭
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华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室
华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室
万书亭
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顾晃
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郑州机械研究所
刘保国
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中国机械工程,
2002,
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平圩电厂1号发电机10号轴振动分析
[J].
朱玉璧
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平圩发电厂!安徽 淮南
洪水盛
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中国电力,
2000,
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汽轮发电机故障检查分析及预防[M]. 中国电力出版社 , 李伟清主编, 2002
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