基于SVD的水电机组轴心轨迹自动识别-中国学术期刊网络出版总库

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基于SVD的水电机组轴心轨迹自动识别

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【英文篇名】	SVD-BASED AUTOMATIC IDENTIFICATION OF AXIS TRACK OF HYDROPOWER GENERATING SETS
【下载频次】	★★★☆
【作者】	倪传坤; 周建中;
【英文作者】	Ni Chuankun; Zhou Jianzhong (Huazhong University of Science and Technology; Wuhan 430074; China);
【作者单位】	华中科技大学水电与数字化工程学院; 华中科技大学水电与数字化工程学院湖北省武汉市; 湖北省武汉市;
【文献出处】	水电自动化与大坝监测 , Dam Observation and Geotechnical Tests, 编辑部邮箱 2003年 06期期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	状态检修; 水轮发电机; 轴心轨迹; 奇异值分解; 置信度;
【英文关键词】	condition-based maintenance; water turbine generator; axis track; singular value decomposition (SVD); confidencelevel;
【摘要】	在水电机组状态检修系统中,轴心轨迹是诊断机组状态的一个重要特征。文中采用矩阵的奇异值分解(SVD)方法,利用奇异特征值作为特征向量,采取最邻近法对水轮发电机组轴心轨迹的自动识别进行了研究。介绍了方法的原理,并对几类典型的轴心轨迹的自动识别进行了仿真实验,结果表明该方法是有效、简单和可行的。
【英文摘要】	The axis track is an important characteristic to be used to diagnose the unit condition in the condition-based maintenance system of hydropower generating sets. The automatic identification of axis track of the generating sets is studied by use of the nearest-neighbor classifier, in combination with the method of SVD, the characteristic value of which is used as feature vector. The principle of the method is introduced in detail, and simulations of automatic identification for some typical axis tracks are g...
【分类号】	TV736
【正文快照】	O引言在水电机组故障诊断系统中,图形征兆是判断机组设备运行正常与否的关键。轴心轨迹是故障诊断中最为重要的一类图形征兆,这种图形方法简单、直观、形象地表达了设备的运行状况,因而在状态检修系统中得到广泛的应用。但随着水电机组状态检修系统自动化水平的提高,传统的人?

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