【摘 要】
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针对风电系统故障种类多,故障信号数据维数大,诊断正确率低的问题,提出一种利用密度峰值优化初始质心K-means分类算法进行诊断;K-means算法的初始聚类质心是随机选取的,聚类
【基金项目】
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国家自然科学基金(61673166),湖南省教育厅科研重点项目(17A053)
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针对风电系统故障种类多,故障信号数据维数大,诊断正确率低的问题,提出一种利用密度峰值优化初始质心K-means分类算法进行诊断;K-means算法的初始聚类质心是随机选取的,聚类质心选取质量严重影响聚类结果的稳定性,当聚类较大维数的数据时效果很不理想。而CFSFDP(clusteringbyfastsearchandfindofdensitypeaks)算法对维数较大的数据有良好的聚类能力,但是对于同类多峰的数据,分类效果稳定性变差,总体效果不够理想。为此,综合两种算法的优点,本文提出一种快速密度峰值搜索
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