摘要
主成分分析と粗い集合理論との2つの特徴削減方法を比較した結果、主成分分析と改良されたサポートベクトルマシンを組み合わせた故障診断法が提案されました。主成分分析を集成した振動故障診断モデルが構築されました。本論文で提案された故障診断法は、タービンの油膜振動障害信号および600MWタービン設備のバランスのとれていない振動を検証しました。その結果、本論文で提案された故障診断法は、診断時間を短縮するだけでなく、高い診断精度を有しています。
关键词
ガスタービン; 振動; 故障診断; 主成分分析; 粗い集合理論; 改良されたサポートベクトルマシン; 特徴削減