基于引力搜索核聚类算法的水电机组振动故障诊断

【摘要】：核聚类是一类有效的水力发电机组振动故障诊断方法,为了解决核聚类有效性评价和核参数选择的问题,提出了一种引力搜索核聚类算法。首先建立以核Xie-Beni指标为目标的聚类模型;然后引入引力搜索框架,以聚类中心和核函数参数为优化变量,通过引力搜索求解核聚类模型;最后定义了基于核空间样本相似度的故障诊断模型。利用国际标准样本集对该方法进行分类测试,并将该方法应用于水电机组振动故障诊断。试验结果表明:与传统聚类方法相比,文中方法具有更高分类精度,且能对故障样本准确聚类并提取诊断模型参数,实现故障的准确诊断。 【作者单位】： 华中科技大学水电与数字化工程学院;
【关键词】： 水电机组 故障诊断 核函数 模糊聚类 引力搜索
【基金】：教育部博士点基金(20110142120020) 国家自然科学基金(51109088) 中央高校基本科研业务费专项资金(2011QN066)~~
【分类号】：TV738
【正文快照】： 0引言水力发电机组振动包括机械振动、电磁振动和水力振动,振动容易诱发机组故障,据统计超过80%的机组故障或事故与振动密切相关[1]。由于水力发电机组振动故障成因与征兆的映射关系呈现不确定性及复杂非线性,故障模式识别与分类方法成为研究热点与难点[2-6],其中模糊聚类被

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