多，且各种因素相障诊断提供了依据，对实际工程具有定的指导意义。参考文献周叶基于新异类检测和支持向量机的水电机组诊断技术研究中国水利水电科学研究院，卢魏水电机组振动监测与故障诊断系统设计与实现华中科技大学，黄戈基于最小乘水电机组故障诊断方法研究与分析论文原稿水电机组的故障进行诊断，在诊断过程中，首先建立机组的不同故障样本，经过预处理后，用特征量对应的隶属度进行表示，同时选取典型的数据作为样本集其次根据运行情况提取出故障特征，当匹配到相应的故障样本集时，则可以判聚类问题可以归结为种带约束的非线性规划问题，在模糊聚类中，模糊均值算法的使用最为广泛，下面将以模糊均值为例，来分析模糊聚类理论与算法。为了验证的性能，利用测试数据集作为实验数据，来测试到故障诊断的准确度，在故障诊断研究中占有重要地位，但是系统辨识对模型的依赖程度较高，在实际运行中存在偏差，为此本文将提出种模糊聚类的诊断理论。模糊聚类理论基础聚类就是依据事物的相关要求和规律进行分类和区分，基于系统辨识的故障诊断方法的实现目前基于系统辨识的故障诊断方法较多，例如文献提出了种盲辨识的故障诊断方法，在系统输入量不可观测时，利用这种方法可通过系统的输出信号来辨识系统是否发生故障，这种方法在旋转机械的断水电机组是否产生故障。精确模型参数辨识对模型的准确性依赖程度较高，为此在采用参数辨识的故障诊断方法时，首先要建立准确的数学模型。水电机组故障诊断方法研究与分析论文原稿。在系统参数辨识的过程中，首先需要科技大学，黄戈基于最小乘支持向量机的水轮发电机组振动故障诊断方法研究西安理工大学，。水电机组故障诊断方法研究与分析论文原稿。基于系统辨识的故障诊断方法的实现目前基于系统辨识的故障诊断方法较多，例如文献的故障样本集时，则可以判断出相应的故障。结论本文主要对水电机组故障影响进行了分析，并对常用的系统辨识的故障诊断法进行了分析，指出这种方法对于模型的依赖程度较高，为此提出了种模糊聚类故障诊断法，可有效提供故障实验数据，来测试方法的聚类效果。用方法对数据集进行模糊聚类，设置模糊度为，聚类数为，具体实验结果如表所示，通过表可知，错分样本数仅为，错分率为，总体精确度较高。通过上述分析可知，模糊聚水电机组故障诊断方法研究与分析论文原稿立系统的动态模型，并根据系统的可量测信号来辨别系统的特征参数和状态量，由于机组的特征参数和状态量在正常状态下和故障时参数存在差异，为此利用辨别出的参数来提取相应的故障特征，进而判断水电机组是否产生故障。统参数辨识的过程中，首先需要建立系统的动态模型，并根据系统的可量测信号来辨别系统的特征参数和状态量，由于机组的特征参数和状态量在正常状态下和故障时参数存在差异，为此利用辨别出的参数来提取相应的故障特征，进而和规律进行分类和区分，根据事物之间的相似性作为类属性进行划分准则，总体来说属于无督导的学习过程。而模糊聚类在归类过程不严格规定对象的类属性，直接采用模糊的方法来对类属隶属度进行定义，通过建立描述样本的不确定出了种盲辨识的故障诊断方法，在系统输入量不可观测时，利用这种方法可通过系统的输出信号来辨识系统是否发生故障，这种方法在旋转机械的故障诊断中使用较多，通过这种方法可有效辨别转子故障时，裂纹的位置和深度特性。在断的准确率，为水电机组的故障诊断提供了依据，对实际工程具有定的指导意义。参考文献周叶基于新异类检测和支持向量机的水电机组诊断技术研究中国水利水电科学研究院，卢魏水电机组振动监测与故障诊断系统设计与实现华類的可靠性较高，为此可以对水电机组的故障进行诊断，在诊断过程中，首先建立机组的不同故障样本，经过预处理后，用特征量对应的隶属度进行表示，同时选取典型的数据作为样本集其次根据运行情况提取出故障特征，当匹配到相来客观的反映事物的本质。聚类问题可以归结为种带约束的非线性规划问题，在模糊聚类中，模糊均值算法的使用最为广泛，下面将以模糊均值为例，来分析模糊聚类理论与算法。为了验证的性能，利用测试数据集作水电机组故障诊断方法研究与分析论文原稿障诊断的最后个环节，关系到故障诊断的准确度，在故障诊断研究中占有重要地位，但是系统辨识对模型的依赖程度较高，在实际运行中存在偏差，为此本文将提出种模糊聚类的诊断理论。模糊聚类理论基础聚类就是依据事物的相关要偶联，造成了机组振动的复杂性振动故障与征兆非对应性，因此在研究机组振动故障时学者们多采用以神经网络专家系统模糊技术为代表的智能诊断方法。在机组故障诊断研究中，有两个问题值得探讨，即基于模型的故障诊断策略和模支持向量机的水轮发电机组振动故障诊断方法研究西安理工大学，。水电机组故障诊断方法研究与分析论文原稿。特征提取对系统特征进行分析，提取能具有状态区分度的特征。关键词机组故障系统辨识模糊聚类引言随着出相应的故障。结论本文主要对水电机组故障影响进行了分析，并对常用的系统辨识的故障诊断法进行了分析，指出这种方法对于模型的依赖程度较高，为此提出了种模糊聚类故障诊断法，可有效提供故障诊断的准确率，为水电机组的法的聚类效果。用方法对数据集进行模糊聚类，设置模糊度为，聚类数为，具体实验结果如表所示，通过表可知，错分样本数仅为，错分率为，总体精确度较高。通过上述分析可知，模糊聚類的可靠性较高，为此可以据事物之间的相似性作为类属性进行划分准则，总体来说属于无督导的学习过程。而模糊聚类在归类过程不严格规定对象的类属性，直接采用模糊的方法来对类属隶属度进行定义，通过建立描述样本的不确定性来客观的反映事物的本质的故障诊断中使用较多，通过这种方法可有效辨别转子故障时，裂纹的位置和深度特性。模式识别根据提取的特征进行模式识别，并利用总结出的故障种类进行对比，进而分析出故障的类别。故障模式识别是故障诊断的最后个环节，关