基于序列数据异常趋势识别的故障诊断方法

基于序列数据异常趋势识别的故障诊断方法

论文摘要

在专家诊断经验中经常会采用序列数据的变化趋势作为诊断依据。由于重大设备诊断缺乏故障样本,多以专家经验为依据,使一般的定性趋势分析方法不易在智能诊断系统中直接应用。因此,提出了一种融合专家经验的序列数据趋势识别方法。该方法基于专家对趋势特征的描述,以模糊矢量形式描述序列数据的变化趋势。然后通过趋势识别决策树,实时判断数据趋势类型。将该方法应用于汽轮机故障案例中,验证了该方法提取的趋势特征可有效提高汽轮机故障诊断模型的准确度。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 模糊矢量映射
  •   1.1 模糊矢量映射
  •   1.2 趋势识别决策树
  • 2 案例验证
  • 3 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 顾煜炯,杨楠,刘璐,孙树民

    关键词: 序列数据,趋势特征识别,定性趋势分析,智能诊断,汽轮机诊断

    来源: 电力系统自动化 2019年15期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 电力工业

    单位: 华北电力大学能源动力与机械工程学院,国家火力发电工程技术研究中心

    基金: 国家重点研发计划资助项目(20170603904),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2016XS35)~~

    分类号: TM732

    页码: 146-151

    总页数: 6

    文件大小: 1687K

    下载量: 352

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