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模糊聚类分析在水电机组振动故障诊断中的应用

浏览次数:1938 时间:2009-11-26
水轮发电机组的振动与其他旋转机械的振动有很大不同,水力、机械、电气3方面因素各自引起的振动形成的耦联、振动故障与振动特征的非一一对应性及多种振动在某部位的叠加,形成了水轮发电机组振动的复杂性,很难用准确的语言来描述振动的程度及振动是否存在,这就给振动原因的分析带来一定困难.采用模糊数学的方法,用隶属度来描述诸如"振动大"、故障"存在"或故障"严重"等此类模糊命题,比用传统的二值逻辑更实际地反映了机组的振动.在此基础上引用模糊理论中隶属度的概念来描述机组振动故障存在的倾向性,采用动态模糊聚类分析法分析机组振动的原因.通过实例检验表明,理论计算与现场检查结果相符,证明该方法具有良好的实际应用前景,为水轮发电机组状态监测及故障诊断提供了一种新途径.