论文部分内容阅读
提出故障诊断的可观测量网络模型,从故障诊断的模式识别本质出发,把故障数据聚类转化为网络分割问题。利用最小最大切判据构造分割的目标函数,针对传统最优化最小最大切判据计算量大的缺点,利用k-means算法对其寻找最优分割点过程进行改进。标准数据集测试和一个四级压缩机故障系统诊断试验表明,新算法对数据分布没有严格要求,能快速有效地获得数据样本特征,实现数据的聚类,从而完成故障状态识别和分类。