基于综合差异挖掘的水电机组仿生智能故障诊断
陈晓玥1
葛荡2
黄江平2
刘雄2
张晓燕3
1.华东交通大学电气与自动化工程学院,南昌330013;华中科技大学水电与数字化工程学院,武汉4300742.华东交通大学电气与自动化工程学院,南昌3300133.宁波市金榜汽车电子有限公司,宁波315000
摘要：对于具有强耦合性和不确定性的水电机组故障,基于统一特征向量的故障表征方法容易淹没有效特征的表征效果,直接限制了故障诊断的准确性和时效性.鉴于此,提出一种仿生故障诊断方法,该方法模仿人脑思维,提出关联特征向量概念,并用特征选择树描述其逻辑结构,以特征提取树求取.以其嵌套结构深层次挖掘故障之间的错综复杂关系,实现对水电机组故障之间量差异和质差异的综合挖掘,深层次揭示不同故障间以及故障与特征之间的固有联系,有效提取不同故障的本质区别,提高故障表征的有效性.进而结合概率神经网络实现智能分类.实验结果表明,该方法能够完成水电机组的故障诊断,同时取得了优秀的诊断有效性和时效性.
关键词：水电机组关联特征向量综合差异挖掘仿生诊断特征选择
分类号：TH13(机械零件及传动装置)
资助基金：国家自然科学基金(51609088)中国博士后科学基金面上项目(2018M632864)江西省教育厅青年项目(GJJ170408)国家自然科学基金(61663011)
论文发表日期：2020-12-15
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1271-1276 )
英文信息