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文章通过汽轮机故障样本数据的空间分布状态分析,基于模糊c均值(FCM)聚类方法实现故障征兆参数属性的离散化处理;采用粗糙集(RS)属性约简方法对原始特征向量进行优化,去除冗余特征,提取特征向量的本质信息;基于约简后的特征向量建立支持向量机(SVM)故障诊断模型。实验结果表明,该文所提出的方法不仅可以提高故障诊断的准确性和实时性,还可以减少故障检测项目,降低故障诊断成本。