水轮发电机故障诊断的仿真研究

摘要：

研究水轮发电机故障诊断问题,引起水轮发电机故障原因相当多,传统故障诊断方法无法消除故障特征之间的重复信息,特征数量多,导致故障诊断效率和准确率低.为了提高水轮发电机故障诊断准确率,提出了一种基于粗糙集与最小二乘支持向量机(LSSVM)的水轮发电机故障诊断方法.首先采用粗糙集对水轮发电机故障特征进行约简,消除特征之间的重复信息,然后采用组选择算法对特征集进行二次约简,选择比较重要故障特征值,最后采LSSVM对水轮发电机数据集进行训练和故障诊断.仿真结果表明,粗糙集与LSSVM相结合的方法提高了水轮发电机的故障诊断准确率,更适合于水轮发电机故障的实时和在线性诊断.

关键词：粗糙集、支持向量机、水轮发电机、故障诊断、特征选择

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2012-09-29（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：199-201,256