基于故障现象文本的水轮机故障诊断研究

刘海洋; 祝迪; 劳鹏飞

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20240659

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基于故障现象文本的水轮机故障诊断研究

更新时间：2026-02-25

- 基于故障现象文本的水轮机故障诊断研究
- Issue 8, Pages: 164-167(2024)
- 作者机构：
  
  1. 国能四川大渡河双江口水电开发有限公司
  2. 湖北清江水电开发有限责任公司
  3. 武汉三联水电控制设备有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20240659
  CLC： TV734.1;TV738
- Published：2024
- 稿件说明：
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刘海洋, 祝迪, 劳鹏飞. 基于故障现象文本的水轮机故障诊断研究[J]. 2024, (8): 164-167.
DOI：

刘海洋, 祝迪, 劳鹏飞. 基于故障现象文本的水轮机故障诊断研究[J]. 2024, (8): 164-167. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20240659.

摘要

为诊断水轮机故障，基于文本挖掘与机器学习技术，提出了一种基于故障现象文本的水轮机故障诊断模型。该模型首先使用Word2vec将故障文本映射到向量空间，然后将提取的文本特征输入到XGBOOST分类器中进行故障诊断；此外，还使用KmeansSMOTE算法来弥补由于数据不平衡造成的分类误差。在一个真实的数据集中进行了模型性能验证，结果表明所提的故障诊断模型的综合性能优于其他对比模型。

Abstract

关键词

Keywords

references

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杨铭轩,于亚雄,李青,邱小波,徐开炜.基于KNN的水轮机组轴承监测与故障诊断[J].自动化与仪器仪表,2023(04).

NOVA Information Management School (NOVA IMS), Universidade Nova de Lisboa, Campus de Campolide, 1070-312 Lisboa, Portugal,NOVA Information Management School (NOVA IMS), Universidade Nova de Lisboa, Campus de Campolide, 1070-312 Lisboa, Portugal,NOVA Information Management School (NOVA IMS), Universidade Nova de Lisboa, Campus de Campolide, 1070-312 Lisboa, Portugal.Improving imbalanced learning through a heuristic oversampling method based on k-means and SMOTE[J].Information Sciences,2018.

Wang Feng,Xu Tianhua,Tang Tao,Zhou MengChu,Wang Haifeng.Bilevel Feature Extraction-Based Text Mining for Fault Diagnosis of Railway Systems[J].IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,2017.

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