【摘 要】
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针对模糊C-均值算法在汽轮机故障诊断中的不足，提出了粒子群优化加权模糊聚类分析的方法。首先，采用基于样本相似度的特征加权方法对样本特征及样本进行加权，以适应各种复杂分布
【机 构】
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重庆大学机械传动国家重点实验室,中国空气动力研究与发展中心
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针对模糊C-均值算法在汽轮机故障诊断中的不足，提出了粒子群优化加权模糊聚类分析的方法。首先，采用基于样本相似度的特征加权方法对样本特征及样本进行加权，以适应各种复杂分布的样本；然后，利用粒子群算法优化加权模糊聚类的特征权值和聚类目标函数，并依据聚类有效性指标自适应确定最佳聚类数及聚类结果。试验结果表明，该方法具有收敛速度快和全局收敛的特点，有效降低了汽轮机故障诊断的误分类率，诊断结果可靠。
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