基于多分类器组合的水电机组故障诊断

【摘要】：为提高水电机组故障诊断的准确性,提出了多分类器组合的故障诊断方法。对朴素贝叶斯分类器(NBC)进行了基于属性相似度的加权改进得到基于属性相似度的加权朴素贝叶斯分类器(SWNBC),并应用基于Fisher加权的朴素贝叶斯分类器(FWNBC),与支持向量机分类器(SVM)组合成为SWNBC+FWNBC+SVM多分类器组合模型,以小波包提取的相关频带能量作为输入特征向量,应用组合模型对水电机组故障进行诊断,采用多数投票法来决定最终的故障类型。实验结果表明该模型相对于单一的分类器,能有效提高识别故障的精度。 【作者单位】： 西华大学电气信息学院;国电四川电力股份有限公司南桠河发电厂;
【关键词】： 水电机组 故障诊断 朴素贝叶斯 加权贝叶斯 支持向量机
【基金】：“流体及动力机械”省部共建教育部重点实验室项目(SBZDPY-11-13,14) 西华大学研究生创新基金(Ycjj201163) 西华大学省级重点实验室开放研究基金(SZJJ2009-015)
【分类号】：TV738
【正文快照】： 0引言水电机组的故障诊断系统是水电站发电机组的重要组成部分。绝大多数水电机组故障都以振动征兆形式表现出来,目前大多水电机组故障诊断系统都是对水电机组的振动信号进行处理,从中提取反映振动原因的故障特征,再使用人工智能的方法确定故障特征与振动原因之间的映射关系

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