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题名基于模糊粗糙集的大型汽轮机组设备故障识别方法
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作者
莫子孟
尹立平
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机构
国家能源集团乐东发电有限公司
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出处
《能源科技》
2024年第3期44-48,共5页
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文摘
针对大型汽轮机组设备故障种类多,提出基于模糊粗糙集的大型汽轮机组设备故障识别方法。首先,模糊化处理大型汽轮机组设备故障信息,将复杂的故障信息转化为简单的模糊编码后,使用故障类型-征兆特征决策表生成方法构建特征决策表,表中各行代表故障类型,各列代表故障征兆特征;将决策表数据输入基于改进可拓神经网络聚类的故障分类模型中,决策表的历史数据作为训练数据,当下机组设备运行状态数据作为测试数据,通过判断当下设备运行状态是否与某故障类型-征兆特征决策表的数据匹配,完成设备故障识别。实验中,此方法可有效识别16种汽轮机组设备故障。
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关键词
模糊粗糙集
大型汽轮机组
设备故障
决策表
可拓神经网络聚类
故障分类识别
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Keywords
Fuzzy rough set
large steam turbine unit
equipment failure
decision table
extension neural network clustering
fault classification and identification
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分类号
TM621
[电气工程—电力系统及自动化]
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