基于模糊粗糙集和K近邻的故障诊断

摘要：

汽轮机轴系故障是长期困扰发电厂安全可靠性的重要因素.本文将模糊粗糙集和k-近邻分类方法相结合,开发一种富有语义的故障识别方法.该方法首先利用模糊粗糙集约简故障案例的表达,然后以模糊粗糙集下、上近似给每个案例赋予属于某一故障类型的必然性和可能性程度.通过计算新故障与现有故障在特征空间的距离,可以获得与新故障最相似的k个案例,通过平均k个案例的必然度和可能度,即可计算新故障必然和可能属于某一故障类别的程度.

关键词： 汽轮机转子 故障诊断 模糊粗糙集 K近邻 分类方法 故障识别

作者: 胡清华 徐志强 刘金福 于达仁

作者单位: 哈尔滨工业大学能源科学与工程学院,哈尔滨 150001

会议类型: 国内会议

会议名称: 第八届中国Rough集与软计算、第二届中国Web智能、第二届中国粒计算联合会议(CRSSC-CWI-CGrC”2008)

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 41-45

在线出版日期: 2008-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）