基于粗糙集和AFSA-BP的水电机组故障诊断

【摘要】：将粗糙集和人工鱼群优化-神经网络算法引入水电机组故障诊断中,利用人工鱼群优化算法中聚类的特点改进粗糙集属性约简方法并对水电机组故障的检测信息进行约简,提取对故障分类起主要作用的信息,并用BP神经网络对粗糙集处理后的故障信息进行诊断。实验结果表明:该方法降低了神经网络的输入信息空间维数,简化了神经网络结构,有效提高了故障诊断的准确性。 【作者单位】： 湖北工业大学电气与电子工程学院;宁夏电力科学研究院;
【关键词】： 粗糙集 BP神经网络 人工鱼群 水电机组 故障诊断
【分类号】：TV738
【正文快照】： 水电机组是水电站的核心设备,水电机组的可靠性不仅直接关系到水电站的安全与稳定,还对国民经济产生巨大的影响。工作人员面对大量的监测数据,需实时对过程进行监控,以便迅速准确地对故障做出判断,但水电机组的故障包含机械、电气、水利等因素,呈现复杂性、多样性、非线性等

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