【摘 要】
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对于具有强耦合性和不确定性的水电机组故障,基于统一特征向量的故障表征方法容易淹没有效特征的表征效果,直接限制了故障诊断的准确性和时效性。鉴于此,提出一种仿生故障诊
【机 构】
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华东交通大学电气与自动化工程学院,华中科技大学水电与数字化工程学院,宁波市金榜汽车电子有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(51609088),第63批中国博士后科学基金面上项目(2018M632864),江西省教育厅青年基金项目(GJJ170408),国家自然科学基金地区项目(61663011)资助
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对于具有强耦合性和不确定性的水电机组故障,基于统一特征向量的故障表征方法容易淹没有效特征的表征效果,直接限制了故障诊断的准确性和时效性。鉴于此,提出一种仿生故障诊断方法,该方法模仿人脑思维,提出关联特征向量概念,并用特征选择树描述其逻辑结构,以特征提取树求取。以其嵌套结构深层次挖掘故障之间的错综复杂关系,实现对水电机组故障之间量差异和质差异的综合挖掘,深层次揭示不同故障间以及故障与特征之间的固有联系,有效提取不同故障的本质区别,提高故障表征的有效性。进而结合概率神经网络实现智能分类。实验结果表明,该方法能
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