基于RS和SVM的汽轮机组故障诊断方法

来源 :武汉理工大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jojoy9912004
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为了提高汽轮机组故障诊断的效率,设计并实现了基于粗糙集和多类支持向量机的融合算法。把粗糙集作为数据的前处理器,对条件属性进行知识约简和去除冗余属性以达到降低数据维数的目的。然后构造多类支持向量机分类器并用约简后的新样本数据训练。测试结果表明,基于粗糙集和支持向量机融合算法的故障诊断方法诊断速度快,推广能力强。 In order to improve the efficiency of steam turbine fault diagnosis, a fusion algorithm based on rough set and SVM is designed and implemented. The rough set is used as the preprocessor of data, the knowledge reduction of the condition attributes and the removal of redundant attributes in order to reduce the data dimension. Then construct multiple SVM classifiers and train them with the new sample data after reduction. The test results show that the fault diagnosis method based on the fusion algorithm of rough set and support vector machine has the advantages of fast diagnosis and strong promotion ability.
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