【摘 要】
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针对电厂旋转设备的运行状态异常检测问题,提出一种基于参数自适应DBSCAN算法的旋转设备健康状态在线评估算法。该算法中为降低人工设定邻域半径和密度阈值对密度聚类结果的
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针对电厂旋转设备的运行状态异常检测问题,提出一种基于参数自适应DBSCAN算法的旋转设备健康状态在线评估算法。该算法中为降低人工设定邻域半径和密度阈值对密度聚类结果的影响,选用轮廓系数作为聚类结果有效性评价指标,基于粒子群算法(PSO)确定合理的参数值。采用参数自适应DBSCAN算法定期对正常运行时的历史数据进行离线聚类分析,基于此聚类结果分析实时采集的数据,在线评估旋转设备的健康指数。对某电厂旋转设备的运行数据进行仿真分析,结果表明所提方法能够有效检测设备异常运行状态,为设备的安全可靠运行提供保障。
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