【摘 要】
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针对水轮发电机组振动故障原因复杂、故障特征参数多的特点,提出了改进的主成分分析模型。利用模糊理论中隶属度函数归一化初始数据矩阵中各不同量纲的数据,并将其标准化。选
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针对水轮发电机组振动故障原因复杂、故障特征参数多的特点,提出了改进的主成分分析模型。利用模糊理论中隶属度函数归一化初始数据矩阵中各不同量纲的数据,并将其标准化。选取全部的主成分,统一了主成分个数的选取标准,也减少了对原始变量信息丢失。引入熵效用值理论确定各主成分的权重,可以显示出主成分含有原始变量信息的大小,采用主成分的加权灰关联度作为综合评判模型,解决了对主成分容量和规律性要求严格的问题。最后,以某水轮发电机组振动故障诊断为例,计算结果表明,该方法可以用于解决具有不同物理量振动故障特征参数的故障诊断。
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