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基于改进K-SMOTE随机森林算法的房屋建筑抗震能力判定 被引量：1
1
作者 李亚龙 张洁 檀斌 《工程抗震与加固改造》 北大核心 2025年第1期67-78,共12页
为完善房屋建筑抗震能力评价体系,改进房屋建筑抗震能力判定方法,本文分析了房屋建筑抗震设防能力影响因素,基于故障树分析法(FTA)确定评估目标的基本原因事件,并对FTA模型中的基本原因事件进行分类归纳,构建房屋建筑抗震设防能力判定体... 为完善房屋建筑抗震能力评价体系,改进房屋建筑抗震能力判定方法,本文分析了房屋建筑抗震设防能力影响因素,基于故障树分析法(FTA)确定评估目标的基本原因事件,并对FTA模型中的基本原因事件进行分类归纳,构建房屋建筑抗震设防能力判定体系;采用基尼指数计算体系中各指标因子的权重并对指标的重要性进行分析,在对指标进行斯皮尔曼相关系数计算的基础上,结合指标重要性基于随机森林(RF)方法构建了房屋建筑抗震设防能力判定模型,以霍山县部分房屋建筑基础数据构建样本集,为提升RF模型泛化能力,避免模型过度拟合,通过改进K-SMOTE算法混合采样提高样本均衡度,使用随机K折交叉验证方法进行样本划分与模型优化,实现房屋建筑抗震设防能力等级判定。研究结果表明:(1)模型评估准确率为93.81%,模型精确率和查全率分别为0.883和0.938,模型泛化能力强;(2)选择实际房屋建筑样例,模型判定结果与实际结果一致,验证了所提方法构建模型的正确性,能有效用于房屋建筑抗震能力判定;(3)将所提方法应用霍山县乡镇区域房屋建筑抗震设防能力判定,得出霍山县城区房屋建筑抗震能力一般,乡村房屋建筑抗震能力较差。本研究可有效用于房屋建筑抗震能力判定,为改进区域抗震设防措施、降低区域震害风险提供参考。 展开更多
关键词 抗震设防判定 FTA 改进K-SMOTE 随机森林 随机K折交叉验证
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基于快速学习图卷积网络的滚动轴承故障诊断研究
2
作者 宁少慧 董振才 +1 位作者 戎有志 周利东 《机床与液压》 北大核心 2025年第12期53-59,共7页
图神经网络跨层的递归邻域扩展为训练大型密集图带来时间方面的挑战,导致轴承故障诊断的训练效率不高。针对此问题,提出一种基于快速学习图卷积网络方法并将其应用于滚动轴承故障诊断中。利用快速傅里叶变换(FFT)将采集的轴承故障时域... 图神经网络跨层的递归邻域扩展为训练大型密集图带来时间方面的挑战,导致轴承故障诊断的训练效率不高。针对此问题,提出一种基于快速学习图卷积网络方法并将其应用于滚动轴承故障诊断中。利用快速傅里叶变换(FFT)将采集的轴承故障时域信号转化为频域数据,再利用K近邻(KNN)算法将频域信号转换为图数据,以图数据显示频域特征,极大丰富了输入信息;引入快速学习图卷积网络(Fast-GCN)模型,通过重要性采样对故障特征进行学习;最后,利用Log-Softmax函数输出最终分类结果,从而实现滚动轴承单一故障的分类。实验结果表明:所提模型在保证故障分类准确率的前提下,诊断速度显著提升,甚至比图卷积神经网络(GCN)的诊断速度增加了约1倍,且所提方法具有良好的半监督诊断性能与泛化能力。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 K近邻(KNN)算法 快速傅里叶变换(FFT) 快速学习图卷积网络(Fast-GCN)
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基于GAT的矿用高压断路器故障诊断 被引量：2
3
作者 惠阿丽 秦祺 +2 位作者 李瑞 荣相 魏礼鹏 《煤矿机械》 2025年第3期174-177,共4页
为推进矿用高压断路器状态检修的发展和准确迅速识别故障,针对目前矿用高压断路器故障诊断对原始数据的利用程度有限和忽略了故障样本之间的联系的问题,提出一种基于图注意力网络(GAT)的高压断路器故障诊断方法。将采集到的高压断路器... 为推进矿用高压断路器状态检修的发展和准确迅速识别故障,针对目前矿用高压断路器故障诊断对原始数据的利用程度有限和忽略了故障样本之间的联系的问题,提出一种基于图注意力网络(GAT)的高压断路器故障诊断方法。将采集到的高压断路器原始振动信号构建为K近邻图,通过K近邻图来建立故障样本之间的联系;把K近邻图输入到GAT中提取其故障特征,从而实现高压断路器故障诊断。实验结果表明,该方法识别准确率达到98.74%,可以有效实现端到端的矿用高压断路器故障诊断。 展开更多
关键词 高压断路器 K近邻图 GAT 注意力机制 故障诊断
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基于ResNet18与K折交叉验证的电机轴承故障诊断 被引量：3
4
作者 胡山 朱向华 《自动化与仪表》 2025年第4期40-45,共6页
针对电机轴承故障诊断过程中现有的特征提取与高效分类问题,提出并验证了一种融合短时傅里叶变换(STFT)、深度残差网络(ResNet18)与K折交叉验证的电机轴承故障诊断方法。该方法首先采用STFT将电机轴承的一维振动信号转换为二维时频图;然... 针对电机轴承故障诊断过程中现有的特征提取与高效分类问题,提出并验证了一种融合短时傅里叶变换(STFT)、深度残差网络(ResNet18)与K折交叉验证的电机轴承故障诊断方法。该方法首先采用STFT将电机轴承的一维振动信号转换为二维时频图;然后,对转换后的时频图使用ResNet18进行迁移学习训练,通过五折交叉验证策略评估其在电机轴承故障诊断中的表现,在十分类故障诊断训练中取得98.96%的平均准确率;最后,在相同条件下将ResNet18替换为经典的深度学习模型AlexNet重新训练,其在训练集上的平均准确率为97.05%,相较于ResNet18,AlexNet在处理经STFT转换的时频图像时,学习能力明显不足。综合分析,基于STFT、ResNet18和五折交叉验证融合的电机轴承故障诊断方法具有较高诊断精度与鲁棒性。 展开更多
关键词 电机轴承故障诊断 深度学习 K折交叉验证 短时傅里叶变换 迁移学习
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某重型数控镗铣床主轴进给传动子系统小样本故障数据下的可靠性评估 被引量：1
5
作者 陈红霞 王凡 +2 位作者 王纪华 任杰 谢遂心 《机床与液压》 北大核心 2025年第13期173-180,共8页
针对某重型数控镗铣床主轴进给传动子系统小样本故障数据下的可靠性评估问题,采用同类型机床故障数据,作为贝叶斯分析中的先验数据,结合实际收集到的进给传动子系统小样本故障数据,应用Bootstrap-Bayes方法,进行Bootstrap再抽样,得到分... 针对某重型数控镗铣床主轴进给传动子系统小样本故障数据下的可靠性评估问题,采用同类型机床故障数据,作为贝叶斯分析中的先验数据,结合实际收集到的进给传动子系统小样本故障数据,应用Bootstrap-Bayes方法,进行Bootstrap再抽样,得到分布函数参数的置信区间,以此作为贝叶斯方法的先验信息。在此基础上,利用k-means聚类分析方法对Bootstrap法扩充后的数据进行聚合筛选,改进后尺度参数置信区间和形状参数置信区间的长度大幅缩短。之后利用WINBUGS软件进行后验求解,得出进给传动子系统的平均故障间隔时间(MTBF),其结果更加接近实际MTBF,有效提高了可靠性评估结果的精度。 展开更多
关键词 进给传动子系统 小样本故障数据 可靠性评估 Bootstrap-Bayes k-means聚类分析
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基于加速意图的发动机无力故障诊断方法
6
作者 徐洪胜 冯立 +1 位作者 高苏萌 王梦芸 《湖北汽车工业学院学报》 2025年第2期41-46,共6页
针对商用车发动机无力故障诊断高成本与低效率的问题,提出了一种诊断框架。分析商用车运行数据并结合现场试车的试验原理,构建反映加速意图的数据集,将加速意图分为轻度、中度和急加速3种类型;采用K近邻和支持向量机算法,对3种加速意图... 针对商用车发动机无力故障诊断高成本与低效率的问题,提出了一种诊断框架。分析商用车运行数据并结合现场试车的试验原理,构建反映加速意图的数据集,将加速意图分为轻度、中度和急加速3种类型;采用K近邻和支持向量机算法,对3种加速意图建立无力故障诊断模型。相较于未区分加速意图的方法,文中诊断模型的准确率分别提升了12.4%、18.6%和21.9%。 展开更多
关键词 发动机无力故障 故障诊断 加速意图 K近邻法 支持向量机
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KNN-Transformer:基于K近邻分类的Transformer算法在滚动轴承故障诊断中的应用
7
作者 王军锋 张彪 +5 位作者 张昊 田开庆 田新民 王泰旭 罗凌燕 赵悦 《机电工程技术》 2025年第18期160-166,共7页
针对滚动轴承故障诊断中样本呈现全局冗余、局部稀疏的小样本问题,提出KNN-Transformer算法,融合Transformer自注意力机制与K近邻(KNN)算法。该算法通过Transformer编码器提取振动信号的层次化特征,利用KNN分类器替代传统Softmax层,解... 针对滚动轴承故障诊断中样本呈现全局冗余、局部稀疏的小样本问题,提出KNN-Transformer算法,融合Transformer自注意力机制与K近邻(KNN)算法。该算法通过Transformer编码器提取振动信号的层次化特征,利用KNN分类器替代传统Softmax层,解决小样本数据集场景下Softmax线性分类器易过拟合的问题。实验基于滚动轴承四自由度动力学仿真数据及西储大学(CWRU)轴承故障数据集展开。在仿真数据中,模型训练集与测试集准确率分别达100%和97%,AUC值为0.98,表明其对复杂振动信号的特征解析能力;在西储大学数据集中,测试集准确率达100%,AUC值为1,获得了较好的故障识别效果。通过对比实验显示,KNN-Transformer在精准率、召回率等指标上均优于单一KNN或Transformer模型,验证了其在机械故障诊断中的有效性与鲁棒性,为智能诊断提供了新方法。 展开更多
关键词 滚动轴承故障诊断 KNN-Transformer 自注意力机制 K近邻算法 小样本数据
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基于聚类学习方法的新型电力系统重要输电通道雷击故障特征分析研究
8
作者 谷山强 李健 +3 位作者 汤亮亮 吴敏 雷梦飞 谢迎谱 《电网技术》 北大核心 2025年第8期3177-3187,共11页
随着新型电力系统迅速发展,叠加全球气候变暖等背景,导致新型电力系统面临雷电等极端灾害天气事件明显增多。重要输电通道是新型电力系统中大规模清洁能源电力外送的主要通道,雷击故障频发已经严重威胁新型电力系统安全稳定运行。该文... 随着新型电力系统迅速发展,叠加全球气候变暖等背景,导致新型电力系统面临雷电等极端灾害天气事件明显增多。重要输电通道是新型电力系统中大规模清洁能源电力外送的主要通道,雷击故障频发已经严重威胁新型电力系统安全稳定运行。该文通过开展新型电力系统重要输电通道雷击故障特征研究和分析,归纳雷击致灾因子和新型电力系统薄弱环节,利用K均值(K-means)聚类等数据驱动分析方法,对雷击故障因子和雷击致灾机理进行分析。得到了雷电流幅值、保护角、地形地貌、海拔高度等7种主要因子,选用sigmoid函数完成了对重要输电通道雷害形式进行拟合,最终实现了对重要输电通道不同闪络形式完成判断,同时,建立了雷害简化模型,数据模型验证表明,该模型准确率高达93.53%,可以帮助现场运维人员准确判断何种雷击故障,总结雷击故障和分析原因。 展开更多
关键词 重要输电通道 雷击故障致灾因子 K-means聚类分析 SIGMOID函数 简化模型
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基于HighD数据集的高速公路小客车换道风险分析 被引量：1
9
作者 刘通 杨波 +3 位作者 杨雪琦 刘唐志 刘星良 吴攀 《深圳大学学报(理工版)》 北大核心 2025年第1期94-104,共11页
为探究高速公路小客车微观换道行为特性及换道风险,基于HighD数据集提取自车换道轨迹及周围车辆行驶数据,分析目标车道存在前、后车时的自车换道行为规律.以高速公路小客车换道冲突特性为基础,提取换道风险表征指标,建立基于停车距离系... 为探究高速公路小客车微观换道行为特性及换道风险,基于HighD数据集提取自车换道轨迹及周围车辆行驶数据,分析目标车道存在前、后车时的自车换道行为规律.以高速公路小客车换道冲突特性为基础,提取换道风险表征指标,建立基于停车距离系数的事故风险率和基于速度差的事故严重度模型,使用故障树分析法计算换道风险指数,对换道安全性进行评价,并基于k-means聚类算法将换道风险划分为4个等级;建立基于梯度提升决策树框架的换道风险预测模型,使用不同特征组合对小客车驾驶员换道风险进行预测及验证.结果表明,选取速度-加速度混合特征的换道风险预测模型预测效果最佳.研究结论可为理解高速公路小客车换道行为特性、驾驶行为模式识别以及驾驶辅助系统参数设置提供参考. 展开更多
关键词 交通工程 换道轨迹 换道风险 故障树分析 K-MEANS聚类 梯度提升决策树
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基于快速特征逼近谱图注意力网络的滚动轴承半监督智能故障诊断研究
10
作者 宁少慧 杜越 周利东 《机床与液压》 北大核心 2025年第6期33-39,共7页
基于图注意力网络的诊断模型在故障诊断全监督任务中有较好的表现,但在半监督任务中表现欠佳。针对此问题,构建一种基于快速特征逼近谱图注意力网络的半监督滚动轴承智能故障诊断模型。通过K近邻图方法将振动信号转为可用于诊断的图数据... 基于图注意力网络的诊断模型在故障诊断全监督任务中有较好的表现,但在半监督任务中表现欠佳。针对此问题,构建一种基于快速特征逼近谱图注意力网络的半监督滚动轴承智能故障诊断模型。通过K近邻图方法将振动信号转为可用于诊断的图数据,丰富了数据特征;将图数据输入到构建的诊断模型中,学习故障信息特征,并分析不同的标签比例训练集的诊断结果。同时,分析了Sum、Mean、Max 3种池化方式和超参数对诊断模型的影响;最后,分别在两组实验轴承数据集上进行验证。结果表明:所提模型可以有效地捕获图的全局模式,降低计算复杂度,在全监督诊断任务中其诊断准确率可以保持在99%以上;在标签比例为10%的半监督任务中,其诊断准确率仍能保持在93.5%,所提诊断模型在半监督任务中有良好表现。 展开更多
关键词 轴承 故障诊断 快速特征逼近谱图注意力网络 K近邻图算法
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基于数据清洗及LSTM神经网络的CVT故障诊断
11
作者 武晓冬 王麟斌 +2 位作者 牛天聪 赵锟 温婉宁 《自动化技术与应用》 2025年第12期173-176,共4页
电容式电压互感器(capacitive voltage transformer, CVT)在电网设备监测工作中有着重要作用。传统的CVT异常检测方法存在物理建模复杂,模型参数和故障数据难以获取等问题。为此提出了一种基于数据清洗及长短期记忆(long short-term mem... 电容式电压互感器(capacitive voltage transformer, CVT)在电网设备监测工作中有着重要作用。传统的CVT异常检测方法存在物理建模复杂,模型参数和故障数据难以获取等问题。为此提出了一种基于数据清洗及长短期记忆(long short-term memory neural network, LSTM)神经网络的CVT故障诊断方法。针对容易陷入局部最优和无时间维度等缺点,引入滑动窗口策略检测序列中的缺失值以及异常点,提出基于K-means聚类算法的清洗流程。根据清洗后电力系统的电压历史数据,利用LSTM得到电压预测值,通过比较预测值与实际值来判断CVT是否故障。通过某变电站实际运行数据对本算法进行验证,结果表明该方法能够对由于运行状态改变而导致的数据异常进行实时在线监控,有效提高了CVT故障诊断的准确率。 展开更多
关键词 电容式电压互感器 数据清洗 K-MEANS聚类算法 长短期记忆 故障诊断
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基于XGBoost与改进D-S证据理论的油浸式变压器故障诊断方法
12
作者 陈辉 白雪婷 +3 位作者 吴一庆 江友华 徐非非 叶尚兴 《仪表技术》 2025年第4期72-77,81,共7页
针对油浸式变压器故障诊断中存在的油中溶解气体数据量不足及传统D-S证据理论故障诊断精度低的问题,提出了一种基于XGBoost与改进D-S证据理论的变压器故障诊断方法。通过单一气体特征衍生构建包含溶解气体含量及其比值的双结构特征集,... 针对油浸式变压器故障诊断中存在的油中溶解气体数据量不足及传统D-S证据理论故障诊断精度低的问题,提出了一种基于XGBoost与改进D-S证据理论的变压器故障诊断方法。通过单一气体特征衍生构建包含溶解气体含量及其比值的双结构特征集,并利用XGBoost算法筛选出最优故障特征子集;基于K-近邻算法计算特征模型值与待识别样本间贴近度,生成基本概率分配(BPA)函数;通过信念散度距离实现证据再分配,并采用D-S证据理论合成规则进行多源证据融合,以提高诊断准确性。实验结果表明,所提方法的故障诊断准确率达到90.21%,相较于IEC三比值法、灰色关联分析、CART、WOA-BP、GA-SVM分别提高了11.91%、10.91%、9.81%、8.71%和3.21%,显著提升了变压器故障诊断的可靠性。 展开更多
关键词 油浸式变压器 故障诊断 XGBoost算法 D-S证据理论 K-近邻算法
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基于K-means聚类的煤矿配电网故障选线方法
13
作者 张晋铭 胡玉东 +4 位作者 王文涛 梁睿 卢仕祺 唐家保 金智俊 《自动化应用》 2025年第15期107-111,114,共6页
针对传统选线方法在消弧线圈过补偿工况下存在的特征混淆、拓扑适应性差等问题,提出了一种数据驱动的智能选线方法,通过构建零序等效电路模型,阐明了补偿电流与容性电流的动态平衡机制,论证了过补偿策略对故障零序电流幅相特性的影响规... 针对传统选线方法在消弧线圈过补偿工况下存在的特征混淆、拓扑适应性差等问题,提出了一种数据驱动的智能选线方法,通过构建零序等效电路模型,阐明了补偿电流与容性电流的动态平衡机制,论证了过补偿策略对故障零序电流幅相特性的影响规律;提出了采用皮尔逊相关系数量化线路间零序电流波形相似度的故障选线新方法,引入线路层级编码规则表征电网拓扑关联性,通过改进的K-means聚类算法实现特征空间的自适应划分,有效解决了噪声干扰与补偿波动导致的特征混淆问题;开发了基于PSCAD/EMTDC平台的仿真验证体系,验证了方法的工程适用性。研究成果可通过新型矿用隔爆感知装置实现技术转化,为智能煤矿建设提供了理论支撑与装备保障。 展开更多
关键词 煤矿配电网 单相接地故障 K-MEANS聚类 故障选线
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基于改进K聚类多判据融合的柔性直流配电网单极故障选线
14
作者 陈新岗 曾慧敏 +3 位作者 马志鹏 张知先 李松 张文轩 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第9期49-59,共11页
小电流接地方式下的柔性直流配电网发生单极接地故障时,故障特征量小,故障识别难度大。为提高柔性直流配电网接地故障检测能力,提出一种基于K-means++多判据融合的柔性直流配电网单极故障选线方案。首先,对线路故障电气量进行模量分解,... 小电流接地方式下的柔性直流配电网发生单极接地故障时,故障特征量小,故障识别难度大。为提高柔性直流配电网接地故障检测能力,提出一种基于K-means++多判据融合的柔性直流配电网单极故障选线方案。首先,对线路故障电气量进行模量分解,得到正常线路和故障线路零模电流、零模电压和零模功率的特征。然后,根据各线路零模电流Spearman相关性、零模电流与零模电压夹角余弦值以及零模功率积分绝对值大小的差异,构造3种故障选线判据。最后,通过K-means++算法对各线路3种选线结果进行分析,可准确选出故障线路。在PSCAD进行仿真验证,结果表明该方法耐过渡电阻、噪声干扰以及通信延时能力强,有效提高了单极接地故障选线的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 柔性直流配电网 单极接地故障 K-means++ 故障选线
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基于交互监测与连通性模型的化工过程故障传播分析
15
作者 钱小毅 王利鑫 +3 位作者 姜兴宇 孙天贺 赵毅 王一飞 《化工学报》 北大核心 2025年第8期4155-4164,共10页
复杂化工过程中监测变量存在自相关与互相关的时空耦合关系,导致在故障传播路径识别过程中容易出现冗余信息,造成路径的错误识别。为此,提出一种融合监测数据与过程知识的故障传播路径回溯方法,以基于k近邻的故障传播路径分析方法为框架... 复杂化工过程中监测变量存在自相关与互相关的时空耦合关系,导致在故障传播路径识别过程中容易出现冗余信息,造成路径的错误识别。为此,提出一种融合监测数据与过程知识的故障传播路径回溯方法,以基于k近邻的故障传播路径分析方法为框架,引入分布式交互监测以确定故障潜在区域并剔除冗余变量,从工艺过程中提取基于无向邻接矩阵的连通性模型,给故障路径回溯提供逻辑指导。通过Tennessee Eastman过程与合成氨工艺流程的故障案例,与传统传递熵方法、基于k近邻的故障传播路径分析方法相比,验证了所提方法有效地提高了故障路径识别精度和效率,同时减少了冗余备选路径。 展开更多
关键词 化工过程 故障传播路径 K近邻 分布式监测 连通性模型
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基于K-means的机泵群SISO传感器故障监测
16
作者 丘学东 黄海彬 +2 位作者 张亚松 李鹏举 曹哲铭 《粘接》 2025年第7期163-167,共5页
探讨一种基于K-means聚类算法的机泵群单输入单输出(SISO)传感器故障监测方法,以提高工业设备运行的安全性和效率。通过分析传感器在反馈控制回路中的测量数据,利用K-means算法对设定点、控制输出和过程变量进行聚类,建立稳态下的正常... 探讨一种基于K-means聚类算法的机泵群单输入单输出(SISO)传感器故障监测方法,以提高工业设备运行的安全性和效率。通过分析传感器在反馈控制回路中的测量数据,利用K-means算法对设定点、控制输出和过程变量进行聚类,建立稳态下的正常数据模型,并设计动态质心更新和故障检测算法以识别异常数据点。实验采用某石化单位采油厂机泵群的运行数据,验证了该方法能够有效检测传感器偏差和精度退化故障,且对过程变化具有敏感性。结果表明,所提方法能够及时发现传感器故障,为机泵群的稳定运行提供了可靠的技术支持。 展开更多
关键词 机泵群 传感器 故障诊断 K-MEANS聚类算法
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一种新的断控缝洞体储层油气预测方法
17
作者 张宏 桂志鹏 +3 位作者 姜大建 陈冬 黄政 张军华 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第5期1224-1233,共10页
断控缝洞型储层是一类油气资源非常丰富的储层,通常由于埋藏较深,地震反射结构与沉积地层耦合,难以用传统方法准确识别其含油气性。因此,提出一种新的断控缝洞体储层油气预测方法。首先,将水平或近水平层状沉积的地层当作背景噪声,并引... 断控缝洞型储层是一类油气资源非常丰富的储层,通常由于埋藏较深,地震反射结构与沉积地层耦合,难以用传统方法准确识别其含油气性。因此,提出一种新的断控缝洞体储层油气预测方法。首先,将水平或近水平层状沉积的地层当作背景噪声,并引入地震资料处理领域的K-L变换,通过地层等时体的生成、内嵌及去噪重构加强“立式”缝洞体信息;其次,剥离地层信息后,利用聚焦性较好的广义S变换进行时频谱分析,提取谱能量团最大值,识别常规振幅切片无法揭示的缝洞体隐性构造;然后,用高频端的衰减率属性表征流体,有效判识干井与高产油井;最后,分析含水井的断控因素,在剔除与油气聚集无关的非走滑穿层断层后,用断控属性融合方法预测缝洞体的含油气分布。数值模拟及实际资料分析结果均表明,研究方法和关联的技术对缝洞体油藏的大规模勘探、开发有一定的借鉴作用。 展开更多
关键词 走滑断层 缝洞型储层 K-L变换 时频谱分析 衰减率 油气预测
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基于KNN的水电站水轮机监控系统研究 被引量：2
18
作者 谢科军 宋善坤 +2 位作者 胡婷 姚娟 张利益 《粘接》 2025年第1期193-196,共4页
针对大型水轮机轴承故障诊断和预警准确率低,导致抽水蓄能电站存在状态监测与运维管理效果不佳的问题,提出一种大型水轮机轴承润滑油液在线监测系统。利用电涡流传感器对轴承油液数据采集,采用改进的K最近邻算法对轴承故障进行准确分类... 针对大型水轮机轴承故障诊断和预警准确率低,导致抽水蓄能电站存在状态监测与运维管理效果不佳的问题,提出一种大型水轮机轴承润滑油液在线监测系统。利用电涡流传感器对轴承油液数据采集,采用改进的K最近邻算法对轴承故障进行准确分类与诊断。结果表明,通过改进KNN算法,得到新故障与集合A中故障识别球的相似度最大值为0.4787,低于相似度匹配阀值0.6,说明改进KNN算法可实现新故障类型的准确识别,具备一定的自适应性和可扩展性;实际应用也进一步证明该算法可满足对水轮机轴承的状态监测、故障诊断和预警需求,实现水电站的准确监测和智能化运维管理。 展开更多
关键词 抽水蓄能电站 水轮机组 在线油液监测 K近邻算法 故障诊断
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基于特征融合的往复式压缩机气阀故障诊断 被引量：3
19
作者 王康 宋朝琪 +4 位作者 聂方 袁宗泽 任护国 尧阳烽 余永华 《机床与液压》 北大核心 2025年第1期151-156,共6页
针对仅依靠单一信号难以准确诊断气阀故障且缺乏多参数综合利用的气阀故障诊断方法的问题,提出一种基于t-分布随机近邻嵌入(t-SNE)特征降维融合的往复式压缩机气阀故障诊断方法。以某型四级高压往复式压缩机为研究对象,通过故障模拟试... 针对仅依靠单一信号难以准确诊断气阀故障且缺乏多参数综合利用的气阀故障诊断方法的问题,提出一种基于t-分布随机近邻嵌入(t-SNE)特征降维融合的往复式压缩机气阀故障诊断方法。以某型四级高压往复式压缩机为研究对象,通过故障模拟试验获取进、排气阀不同典型故障下的热力参数和声发射信号,利用t-SNE降维算法将不同信号源提取的高维特征参数融合降维,并基于K-近邻算法(KNN)构建气阀故障诊断模型。结果表明:与其他降维算法相比,经t-SNE降维后,同类样本的类内距离小,不同类型故障样本类间距离较大,可以有效区分进排气阀的各类故障;多信号特征融合降维后,基于KNN分类算法构建的气阀故障诊断模型能有效识别气阀故障,其准确率为100%。 展开更多
关键词 气阀 故障诊断 t-分布随机近邻嵌入 特征融合 K-近邻算法
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被动分簇下云服务器通信串口故障数据识别 被引量：2
20
作者 于艳朋 惠向晖 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期68-72,共5页
由于云服务器通信网中数据流量庞大且复杂,同时受到网络结构和配置的多样性以及动态变化的影响,传统的主动探测或人工分析方法难以准确识别漏洞弧段,导致故障数据识别的准确性和效率受到限制。因此,研究一种基于被动分簇的云服务器通信... 由于云服务器通信网中数据流量庞大且复杂,同时受到网络结构和配置的多样性以及动态变化的影响,传统的主动探测或人工分析方法难以准确识别漏洞弧段,导致故障数据识别的准确性和效率受到限制。因此,研究一种基于被动分簇的云服务器通信串口故障数据识别方法。由被动分簇算法确定云服务器通信串口的通信网的漏洞弧段,基于信息熵的量化方法,提取云服务器通信串口通信网漏洞弧段中节点流量数据的熵值特征,将其作为串口故障数据分类方法的分类目标,并以K-means聚类的方式判定云服务器通信串口流量数据的故障类型,实现被动分簇下云服务器通信串口故障数据识别。实验结果表明,所提方法在多种网络入侵行为下对云服务器通信串口故障数据识别时,都有较好的识别效果。 展开更多
关键词 被动分簇 云服务器 通信串口 故障数据识别 分类识别 K-MEANS聚类
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