基于差分进化算法的模糊核聚类算法及其在故障诊断中的应用.pdf

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1、第42卷第17期电力系统保护与控制Vb1．42No．172014年9月1曰PowerSystemProtectionandControlSep．I，2014基于差分进化算法的模糊核聚类算法及其在故障诊断中的应用张新萍，张孝远2刘杰(1．许继集团有限公司，河南许昌461000；2．河南工业大学电气工程学院，河南郑州I450001；3．河南职业技术学院，河南郑州450000)摘要：针对模糊核聚类方法中，核函数参数的确定问题以及聚类结果的有效评价问题，提出采用差分进化算法进行核函数参数和聚类中心的同时寻优策略。并将xie-

2、Beni指标推广至核空间，设计了有效的适应度函数以实现聚类效果的提升。对所提出的方法进行数值试验，同时应用在电机轴承的故障诊断中，取得了不错的效果，验证了方法的可行性。关键词：模糊聚类；核函数；差分进化算法；故障诊断Fuzzykernel—clusteringalgorithmbasedondifferentialevolutionalgorithmanditsapplicationinfaultdiagnosisZHANGXin—ping，ZHANGXiao—yuanZLIUJie，(1．XJGroupCorpor

3、ation，Xuchang461000，China；2．CollegeofElec~icalEngineering，HenanUniversityofTechnology,Zhengzhou450001，China；3．HenanPolytechnic，Zhengzhou450000，China)Abstract：InallusiontothedeterminationofthekernelparametersandtheefectiveevaluationoftheclusteringresultsofFuzzyK

4、emel—clusteringAlgorithm(FKCA)，diferentialevolutionalgorithm(EA)isusedtosearchtheoptimalkernelparameterandtheclusteringcenters．Furthermore，theXie-Beniindexispromotedtothekernelspace，andanewfitnessfunctionisdesignedtoimprovetheclusteringperformance．Theproposedme

5、thodisappliedinthestandardbenchmarkaswellasthemotorbearingfaultdataset．Theresultsshowsthattheproposedmethodisapromisingclusteringmethodforfaultdiagnosis．ThisworkissupposedbyHigh—levelPersonnelFundsofHenanUniversityofTechnology(No．2013BS059)．Keywords：fuzzycluste

6、ring；kernelfunction；diferentialevolutionalgorithm；faultdiagnosis中图分类号：TM74文献标识码：A文章编号：1674-3415(2014)17-0102．05法在处理未知新型故障时将束手无策。基于聚类分0引言析的无监督学习方法能够根据故障样本的属性相似滚动轴承是电机系统中连接动静部分的一个性自动聚为不同的类别，因而在故障诊断领域有着媒介，其运行状态直接关系到整个电机系统及其互广阔的应用前景。联生产系统的安全稳定运行。据报道，约有50％以聚类分析是一种无监

7、督的机器学习方法，其在上的电机故障是与其轴承有关的I。因此，对电机不知样本类别的情况下，通过类内样本具有较高相轴承开展状态监测与故障诊断研究具有十分重要的似度，类间样本具有较大差别的特性将数据样本划现实意义与工程应用前景。采用现代传感技术从轴分为多个类或簇。当前，聚类分析技术正在蓬勃发承获取运行中的振动信号，进而基于振动信号开展展，在诸多领域得到广泛应用，如数据分析、模式故障诊断是该领域的一个研究热点。基于振动信号识别、图像处理、信息检索、故障诊断、预测分析分析的故障诊断本质上是一类模式识别问题[2-41。当等L5J

8、。有关聚类分析的方法很多，模糊C均值聚类前的一些诊断方法多采用人工神经网络、支持向量算法(FuzzyC—means，FCM)是其中的一种经典有机等有监督的机器学习方法进行故障诊断。这些方效的聚类算法。然而经典的FCM算法在处理非线性聚类问题时遇到困难，因此学者们将核函数引入基金项目：河南工业大学高层次人才基金项目(2013BS059)到FCM中