【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故障
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,刘家峡水电厂
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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。仿真结果表明，粗糙集与LSSVM相结合的方法提高了水轮发电机的故
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