聚类算法在设备故障诊断中的研究与应用

摘要：

本文针对复杂设备故障诊断难度大的问题,以聚类分析技术为基础,从故障诊断的本质出发,将故障模式识别问题转化为实现数据聚类问题,挖掘设备运行数据间的深层关系,完成故障诊断.以某型号柴油机燃油系统状态为实例,利用k-means算法进行模式识别,分类结果与试验样本所表征的个系统运行状态完全一致,验证了数据挖掘技术在故障诊断应用的可行性.

关键词：故障诊断、聚类、K-means、算法

所属期刊栏目：26

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：项目名称:基于Trustie技术平台的电力生产管理系统高可信软件开发环境的研制及示范工程;基金颁发部门:863重点项目2009AA010314

在线出版日期：2014-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：149-150,181