【摘 要】
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研究水轮发电机故障诊断问题.引起水轮发电机故障原因相当多,传统故障诊断方法无法消除故障特征之间的重复信息,特征数量多,导致故障诊断效率和准确率低.为了提高水轮发电机
【出 处】
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第七届海南省科技论坛——2014年琼粤两地低碳产业技术专家论坛暨第七届海南省科技论坛
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研究水轮发电机故障诊断问题.引起水轮发电机故障原因相当多,传统故障诊断方法无法消除故障特征之间的重复信息,特征数量多,导致故障诊断效率和准确率低.为了提高水轮发电机故障诊断准确率,提出了一种基于粗糙集与最小二乘支持向量机(LSSVM)的水轮发电机故障诊断方法.首先采用粗糙集对水轮发电机故障特征进行约简,消除特征之间的重复信息,然后采用组选择算法对特征集进行二次约简,选择比较重要故障特征值,最后采LSSVM对水轮发电机数据集进行训练和故障诊断.仿真实验结果表明,与传统故障诊断结果对比,本文方法提高了水轮发电机的故障诊断准确率,更适合于水轮发电机故障的实时和在线性诊断.
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