标题:一种工况识别新方法及其在水力发电系统中的应用
作者:李强;刘允刚;王梅巧;满永超;
作者机构:[李强;刘允刚;王梅巧;满永超]山东大学控制科学与工程学院
会议名称:2017中国自动化大会(CAC2017)暨国际智能制造创新大会(CIMIC2017)
来源:2017中国自动化大会(CAC2017)暨国际智能制造创新大会(CIMIC2017)论文集
出版年:2017
关键词:工况识别;水电机组;MK-means
摘要:通过对数据应用移动窗口对数据进行处理,本文提出了一种基于K-means工况识别新方法,简记为MK-means。与传统有监督识别方法相比,本文所提出的方法是一种无监督方法,这使得仅依靠数据自身信息即可完成识别和分类任务,而不需要对业务背景有深入的理解。因此,该方法降低人为参与所导致的识别误差。此外,MK-means方法的提出,实现了K-means在工况识别领域的首次应用,这不仅发展了K-means聚类方法,而且延伸了工况识别领域的研究。值得指出的是,本文应用MK-means方法,分别基于模拟信号和水电机组真实信号进行工况识别实验,结果表明,MK-means方法可以准确有效地完成对模拟信号以及水电...
资源类型:会议论文
原文链接:http://kns.cnki.net/kns/detail/detail.aspx?FileName=ZGZN201710001106&DbName=IPFD2018
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