首页 期刊 化工自动化及仪表 基于特征聚类与特征选择算法的SOFC系统故障定位 【正文】

基于特征聚类与特征选择算法的SOFC系统故障定位

作者:秦超; 杨煜普 上海交通大学电子信息与电气工程学院
故障定位   特征选择   固体氧化物燃料电池   特征聚类  

摘要:提出一种基于DBSCAN特征聚类的改进随机森林特征选择算法对SOFC系统的故障进行定位。该方法通过DBSCAN聚类算法挖掘变量间的相关关系,将变量聚类,再挑选出特征选择结果。实验表明:该方法不仅可以筛选出与故障强相关的特征,还能尽可能地减少特征间的冗余,可以高效、快速、准确地对故障进行定位。

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