基于数据挖掘的水电机组振动故障诊断研究

提出一种利用聚类分析、离差标准分法、神经网络等方法建立机组综合评价模型,用来解决水电机组故障诊断问题。该算法应用到某些电站机组的故障诊断中,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。