特征加权组稀疏模式分析算法及其在水电机组故障诊断中的应用

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1、硕士学位论文论文题目：特征加权组稀疏模式分析算法及其在水电机组故障诊断中的应用作者姓名黄琼芳指导教师王万良教授、郑建炜副教授学科专业计算机技术所在学院计算机科学与技术学院提交日期2015年10月25日浙江工业大学硕士学位论文特征加权组稀疏模式分析算法及其在水电机组故障诊断中的应用作者姓名：黄琼芳指导教师：王万良教授、郑建炜副教授2015年10月DissertationSubmittedtoZhejiangUniversityofTechnologyfortheDegreeofMasterFeatureWeightedGroupSparsePatter

2、nAnalysisMethodandApplicationinFaultDiagnosisofHydroelectricGeneratingSetsCandidate:QiongfangHuangAdvisor:WanliangWang,JianweiZhengOct2015浙江工化大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经加レッ标注引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过

3、的材料。对本文的研究作出。重要贡献的个人和集体，均己在文中明确方式标明本人承担本声明的法律责任。作者签名：日期：办皆年＾月；８日易徊学位论义版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于１、保密□，ｉＳ年解密后适用本授权书。２０＾、不保密上相应方框

4、内打＂＂（请在ＷＶ）作者签名：幸日期：？０怯年月２養日爷，療Ｉ＾导师签名日期；年月日浙江工业大学硕士学位论文特征加权组稀疏模式分析算法及其在水电机组故障诊断中的应用摘要水电机组作为小水电生产过程中的核心设备，它的运行状况直接关系到水电厂的安全，同时也关系到水电厂能否向电网提供可靠电力。由于水电机组具有构造复杂，机组运行呈季节性，异常振动诱发因素多等特点，日益影响着电网的安全稳定运行。因此，对水电机组进行运行状态监测和故障诊断，以确保水电机组更为稳定的运行，并且最大程度提高发电效益，具有十分重要的意义。传统的故障诊断算法主要基于专业技术

5、人员的经验和知识来推理诊断。这种过分依赖于个人经验和知识的算法目前仍在水电机组故障诊断中占主导地位，其弊端是显而易见的。因此，必须提高设备故障诊断的自动化和智能化程度，实现对设备的高效、可靠的智能诊断。本文研究内容主要针对水电机组故障诊断问题，研究并设计适合水电机组故障诊断的加权组稀疏模式分析系列算法，同时构建故障诊断系统，具体工作包含以下4个方面：（1）针对水电机组噪声样本输入数据结构非线性以及小样本问题，提出了一种改进的核化判别公共向量降维算法，称为高效核化判别公共向量算法。该算法的优势主要包括：能够有效地解决数据非线性分布带来的鉴别难点，同时通

6、过公共向量的引入解决了小样本问题，提升后续模式分类器的鉴别效果。（2）针对水电机组噪声样本数据易丢失信息和含干扰信息等问题，提出了特征加权组稀疏模式分析算法。该算法结合各类重构冗余以及样本距离测度逼近样本分布结构，并兼顾特征加权因子进行奇异点剔除，从样本和特征两方面减少重构表示误差；实验证明算法兼顾了稀疏性、标签信息、特征贡献因素以及局部结构信息。（3）为有效地解决样本数据丢失以及样本维数过高导致的鉴别效率和样本外问题，将降维技术应用到特征加权组稀疏模式分析算法中，提出特征加权组稀疏判别投影模式分析算法。以特征加权组稀疏为基础进行编码系数求解，并计算

7、特征加权约束的类i浙江工业大学硕士学位论文内重构散度矩阵和类间重构散度矩阵。实验该算法证明在减少计算复杂的同时，提高了算法识别能力。（4）提出了水电机组故障诊断系统的设计方案，包括水电机组故障诊断单元设计、机组现地控制单元设计和上位机监控软件设计。并且将所提的特征加权组稀疏判别投影模式分析算法应用到水电机组故障诊断单元，通过对水电机组运行产生的声音数据进行特征的提取和识别，证明了算法在故障诊断中的有效性。关键词：水电机组，故障诊断，特征加权，组稀疏，判别投影ii浙江工业大学硕士学位论文FEATUREWEIGHTEDGROUPSPARSEPATTERN

8、ANALYSISMETHODANDITSAPPLICATIONINFAULTDIAGNOSISOFHYDRO