【摘 要】
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时间序列的相似性挖掘是水电机组故障诊断的重要方法，本文提出一种基于频率模糊贴近度的时间序列相似性的数据挖掘方法，用来解决水电机组故障诊断中振摆特征曲线的相似性比较问题。该方法将复杂的时域问题转化为频域问题，通过模糊贴近来度量时间序列之间的距离，刻画出数据时间序列的相似程度。该算法应用到大峡水电站二号机组的故障诊断中，结果表明，该方法能够对故障做出准确判别，分离各种故障类型。由于需要存储的数据比较少
【机 构】
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西安理工大学水利水电学院 陕西 西安 710048
【出 处】
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第二届全国水力机械及其系统学术会议
论文部分内容阅读
时间序列的相似性挖掘是水电机组故障诊断的重要方法，本文提出一种基于频率模糊贴近度的时间序列相似性的数据挖掘方法，用来解决水电机组故障诊断中振摆特征曲线的相似性比较问题。该方法将复杂的时域问题转化为频域问题，通过模糊贴近来度量时间序列之间的距离，刻画出数据时间序列的相似程度。该算法应用到大峡水电站二号机组的故障诊断中，结果表明，该方法能够对故障做出准确判别，分离各种故障类型。由于需要存储的数据比较少，速度快，非常适于水电机组故障诊断中大规模图形序列挖掘。
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