天然气压缩机故障信号聚类方法研究

【摘要】：为了准确地识别天然气压缩机故障模式,提出了一种基于欧式加权距离核的谱聚类方法,即采用聚类样本之间的欧式加权距离测度进行相似性度量,创建相似度矩阵,对样本数据进行聚类。由于具有样本数据的内部属性特征,因此与传统谱聚类算法相比,具有更高的分类精度和应用价值。 【作者单位】： 中国石油大学(北京)机械与储运工程学院;
【关键词】： 天然气压缩机 故障信号 谱聚类 方法研究
【基金】：国家油气重大专项课题(编号:2011ZX05055)资助
【分类号】：TE974
【正文快照】： 一、引言压缩机作为天然气输送动力源,确保安全可靠的运行对于天然气的正常输送非常重要[1]。压缩机与许多大型运转设备一样,功率较大且结构复杂。因此其故障征兆信号具有很强的非线性与不确定性,故障模式识别与故障信号分类成为了研究难点[2]。在故障模式识别的机器学习问题

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