汽輪機組振動故障診斷方法研究(pdf 6頁)

汽輪機組振動故障診斷方法研究內容提要：
針對汽輪機組振動故障診斷中故障征兆的使用問題，提出了一種基於聚類分析與加權模糊邏輯相結合的故障
診斷方法。利用振動的頻譜特征時振動故障的幾種常見故障模式進行分類，形成故障模式類，從而可以在故障模式類
層次區分開屬於不同性質的故障模式．解決類間的識別問題。進而縮小故障模式的識別範圍。對於同一故障類中的故
障模式，采集不同類型的故障征兆，利用粗糙集理論建立故障診斷決策表，提取對故障識男q有貢獻的故障征兆構建故障
診斷規則，再應用知識依賴度為故障診斷規則的前提條件分配權重，克服了主觀分配權重存在的不足，減少了故障診斷
推理過程中的不確定性影響。再應用加權模糊邏輯對故障診斷規則進行推理，根據推理結果對故障模式進行識別。該
方法既充分利用了振動的頻譜特征這一重要故障征兆作為故障診斷的初步判斷依據，又綜合利用了反映故障不同方麵
信息的不同類型的故障征兆，從而做到更加準確地進行故障識別。
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