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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 《能源科技》 2024年第3期44-48,共5页
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... 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。 展开更多
关键词 模糊粗糙集 大型汽轮机组 设备故障 决策表 神经网络 故障分识别
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