振动、测试与诊断
振動、測試與診斷
진동、측시여진단
Journal of Vibration，Measurement & Diagnosis
2015年
4期
649-654
,共6页
肖汉%付俊芳%蔡大泉%周建中%肖剑%付文龙
肖漢%付俊芳%蔡大泉%週建中%肖劍%付文龍
초한%부준방%채대천%주건중%초검%부문룡
水电机组%故障诊断%核函数%加权模糊聚类%仿电磁蜂群算法
水電機組%故障診斷%覈函數%加權模糊聚類%倣電磁蜂群算法
수전궤조%고장진단%핵함수%가권모호취류%방전자봉군산법
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针对核聚类中核参数选择依赖经验,最优聚类中心难以有效获取的问题,提出了一种仿电磁蜂群加权核聚类算法.首先,考虑不同特征对聚类结果的影响,对样本进行加权处理,利用核空间的Xie-Beni指标建立加权核聚类模型;然后,提出并引入仿电磁蜂群算法求解聚类模型,实现聚类中心、特征权重与核参数的同步寻优.利用该方法分别对3组标准测试样本集以及水电机组故障样本进行聚类测试,并与传统方法进行对比分析.试验结果表明,提出的仿电磁蜂群加权核聚类算法较传统聚类方法具有更高的精度,能够有效实现水电机组振动故障的准确聚类与识别,完成故障诊断.
針對覈聚類中覈參數選擇依賴經驗,最優聚類中心難以有效穫取的問題,提齣瞭一種倣電磁蜂群加權覈聚類算法.首先,攷慮不同特徵對聚類結果的影響,對樣本進行加權處理,利用覈空間的Xie-Beni指標建立加權覈聚類模型;然後,提齣併引入倣電磁蜂群算法求解聚類模型,實現聚類中心、特徵權重與覈參數的同步尋優.利用該方法分彆對3組標準測試樣本集以及水電機組故障樣本進行聚類測試,併與傳統方法進行對比分析.試驗結果錶明,提齣的倣電磁蜂群加權覈聚類算法較傳統聚類方法具有更高的精度,能夠有效實現水電機組振動故障的準確聚類與識彆,完成故障診斷.
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