基于决策树分类算法和专家系统的风力发电机齿轮箱故障识别方法

冯永新; 杨文广; 蒋东翔

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基于决策树分类算法和专家系统的风力发电机齿轮箱故障识别方法

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研究了分类算法用于风力发电机齿轮箱故障诊断的方法,并通过专家系统方法加以实现.介绍了利用C4.5算法进行故障诊断规则提取的流程,开发了基于CLIPS的故障诊断专家系统.在风力发电机故障样本数据的基础上,利用C4.5算法提取了诊断规则,并将提取的规则导入开发的专家系统进行验证.模拟新的故障进行诊断测试,测试结果表明误诊率均在5％以内,从而验证了所提出方法的可行性.

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来源
《广东电力》 |2013年第4期|17-21|共5页
作者
冯永新; 杨文广; 蒋东翔;
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作者单位

广东电网公司电力科学研究院,广东广州510080;

清华大学热能工程系,北京100084;

清华大学热能工程系,北京100084;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类风力发电机;
关键词
故障诊断; 决策树分类算法; 专家系统; CLIPS; 风力发电机; 齿轮箱;

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