【摘 要】
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为解决柴油发电机组故障诊断中复合故障难以识别的问题,设计了一种变分模态分解、优化邻域粗糙集和社团层次聚类相结合的故障诊断方法。采用变分模态分解方法对采集的声信号
【机 构】
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海军士官学校二系,中国科学技术大学微电子学院
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为解决柴油发电机组故障诊断中复合故障难以识别的问题,设计了一种变分模态分解、优化邻域粗糙集和社团层次聚类相结合的故障诊断方法。采用变分模态分解方法对采集的声信号进行分解,并形成初始特征集。考虑到冗余特征的影响,使用优化邻域粗糙集进行特征筛选,达到属性简约的目的。利用复杂网络中的社团结构建立故障诊断网络,通过设计社团区分准则函数找出社团结构,同时实现了故障诊断分类。试验表明,所提方法的故障诊断率达到了99.17%,其有效性及优越性得到了充分证实。
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