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题名基于DBSCAN的水轮发电机碳刷温漂故障诊断方法
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作者
李若松
王金鹏
周军长
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机构
东方电气集团东方电机有限公司
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出处
《计算机测量与控制》
2025年第8期102-111,共10页
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基金
企业科技项目(P0202302230106)。
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文摘
针对水轮发电机碳刷温度传感器因长期运行引发的温漂故障诊断难题,提出一种基于DBSCAN密度聚类与多传感器协同校验的故障诊断方法;通过对比K-means、层次聚类、孤立森林与DBSCAN算法在三维特征空间(转速、电流密度、温度)中的误判率、计算效率以及算法参数和鲁棒性,验证了DBSCAN算法在处理三维数据的适用性(误判率低于18.7%、计算效率达0.41 s/‰);采用小波变换对历史工况数据降噪处理,结合动态阈值预警机制与邻近传感器协同校验,实现了对传感器缓变偏移的精准诊断;实验模拟0.5℃/h温度偏移及±10℃噪声干扰条件下,故障簇均值差异达12.23℃,超出阈值触发预警,并通过停机标定验证诊断准确性;该方法解决了传统方法对缓变故障敏感度不足的缺陷,经实际测试满足水轮发电机复杂工况下的实时监测需求,为工业设备智能化状态监测提供了潜在可行的技术方案。
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关键词
碳刷温度
数据偏移故障
DBSCAN密度聚类算法
多传感器协同校验
设备智能化
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Keywords
brush temperature
data drift fault
DBSCAN density clustering algorithm
multi-sensor collaborative verification
equipment intelligence
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分类号
TP212.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于三支决策粗糙集的概念漂移研究
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作者
张任
王晖
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机构
浙江师范大学数理与信息工程学院
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出处
《微型机与应用》
2016年第22期54-60,共7页
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文摘
随着大数据时代的到来,数据挖掘已经成为研究热点,概念漂移作为数据挖掘领域所面临的挑战之一,也越来越受到人们的关注。针对传统基于经典粗糙集的概念漂移探测研究不关注边界域上的概念漂移现象、不具有容错性的问题,提出了基于三支决策粗糙集的概念漂移的探测算法,该算法将概念漂移的探测拓展到了三支决策粗糙集领域,将正域概念漂移探测的意义推广到了边界域上,认为边界域上的概念漂移现象也是值得研究的且具有实际意义的。利用三支决策粗糙集能够有效模拟人类智能的不确定性和非精确性的特点,增加了该概念漂移算法的容错性。最后,通过实验验证了该算法的可行性。
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关键词
概念漂移
三支决策粗糙集
数据挖掘
容错性
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Keywords
the concept drifting
three-way decision rough set
data mining
fault-tolerance
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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