【摘 要】
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在工业环境下,风机振动故障常常需要人工诊断,诊断效率低,不易完成实时计算和在线分析判断;针对上述问题,提出了一种膜聚类算法可用于风机振动故障的在线智能诊断;该算法将膜
【机 构】
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华北电力大学（北京）控制与计算机工程学院
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在工业环境下,风机振动故障常常需要人工诊断,诊断效率低,不易完成实时计算和在线分析判断;针对上述问题,提出了一种膜聚类算法可用于风机振动故障的在线智能诊断;该算法将膜计算的方法引入到聚类中,并采用概率模型更新种群的方法实现最佳聚类中心的寻优;算法首先在多个数据集上进行聚类实验,实验结果显示该算法克服了常规聚类算法聚类结果不稳定,聚类质量差的缺点;然后将其应用于风机振动故障在线诊断系统中进行仿真测试,结果显示所采用的方法能满足风机振动故障在线智能诊断要求,也可应用于其他各类设备的振动故障在线智能诊断。
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