基于KPCA和KFCM集成的汽轮机故障诊断

摘要：

为了提高汽轮机故障诊断的正确率和鲁棒性,提出一种基于核主元分析(KPCA)和模糊核聚类(KFCM)集成的汽轮机故障诊断方法.该方法针对汽轮机故障数据高维非线性的特点,采用核主元分析方法对故障数据进行特征提取,提高了神经网络的学习效率和精确度.然后由训练样本集相互独立地训练出多个神经网络,对其编号并按顺序将网络输出构成输出矩阵,再采用模糊核聚类算法对输出矩阵进行分析并对所有个体网络归类,计算所有类别中每个网络在独立验证样本集上的泛化误差,最后分别选取每个类别中泛化误差最小的个体网络作为这一类的代表进行相对多数投票法集成.实验结果表明,即使在学习样本较少的情况下,该方法也能取得较好的故障诊断效果.

关键词：核主元分析、特征提取、模糊核聚类、选择性集成、汽轮机、故障诊断

所属期刊栏目：30

分类号：TP206+.3(自动化技术及设备)

资助基金：华北电力大学重大预研基金资助20041306;华北电力大学留学回国人员科研基金资助200814002

在线出版日期：2010-09-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：84-87