论文摘要
在工业环境下,风机振动故障常常需要人工诊断,诊断效率低,不易完成实时计算和在线分析判断;针对上述问题,提出了一种膜聚类算法可用于风机振动故障的在线智能诊断;该算法将膜计算的方法引入到聚类中,并采用概率模型更新种群的方法实现最佳聚类中心的寻优;算法首先在多个数据集上进行聚类实验,实验结果显示该算法克服了常规聚类算法聚类结果不稳定,聚类质量差的缺点;然后将其应用于风机振动故障在线诊断系统中进行仿真测试,结果显示所采用的方法能满足风机振动故障在线智能诊断要求,也可应用于其他各类设备的振动故障在线智能诊断。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 邹武俊,田涛,蒲家蓉,张宇森
关键词: 膜计算,聚类算法,风机振动,故障诊断
来源: 计算机测量与控制 2019年02期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 机械工业,计算机软件及计算机应用
单位: 华北电力大学(北京)控制与计算机工程学院
分类号: TP311.13;TH44
DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2019.02.003
页码: 9-13
总页数: 5
文件大小: 553K
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