基于粗糙集和支持向量机的水电机组振动故障诊断

【摘要】：提出应用粗糙集和支持向量机水电机组振动的故障诊断模型。运用粗糙集理论对水电机组振动信号的属性特征进行预处理,在约简去除其冗余属性后得到决策表,将决策表作为支持向量机的学习样本,通过训练,使构建的支持向量机多分类器能够反映属性特征和故障类型的映射关系,从而达到故障诊断的目的。测试结果表明,与常规方法相比,应用粗糙集和支持向量机相结合的方法进行故障诊断具有简单有效、诊断速度快和良好的鲁棒性等优点,是一种有效的诊断方法。 【作者单位】： 西安理工大学水利水电学院 西安理工大学水利水电学院
【关键词】： 水电机组 故障诊断 频谱分析 粗糙集 支持向量机
【基金】：国家自然基金重点资助项目(90410019)
【分类号】：TV734
【正文快照】： 1引言粗糙集理论无需任何附加信息或者先验知识,就能有效地分析和处理不精确、不完整和不一致等各种不完备数据,并从中发现隐含的知识,揭示潜在的规律。其主要思想就是在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出问题的决策分类规则,已在决策分析、模式识别、机器学习与知

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