基于非线性降维的电站故障诊断的可视化研究

摘要

本文根据电站DAS数据的特点，把流形学习的技术引入到电站故障诊断中，研究了流形学习技术在典型时问序列数据集中的分类效果，提出了基十流形学习技术的电站故障诊断的可视化处理的方法，可助于快速有效地在DAS系统中找出其他故障相关测点。这些故障相关测点的数据中包含了充足的故障信息，基于这些信息进行故障诊断，降低了诊断难度，提高了诊断效率，突破了人工诊断的局限性并在实践中得到了应用。