基于KNN的水电站水轮机监控系统研究

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摘要：针对大型水轮机轴承故障诊断和预警准确率低，导致抽水蓄能电站存在状态监测与运维管理效果不佳的问题，提出一种大型水轮机轴承润滑油液在线监测系统。利用电涡流传感器对轴承油液数据采集，采用改进的K最近邻算法对轴承故障进行准确分类与诊断。结果表明，通过改进KNN算法，得到新故障与集合A中故障识别球的相似度最大值为0.478 7，低于相似度匹配阀值0.6，说明改进KNN算法可实现新故障类型的准确识别，具备一定的自适应性和可扩展性；实际应用也进一步证明该算法可满足对水轮机轴承的状态监测、故障诊断和预警需求，实现水电站的准确监测和智能化运维管理。（剩余6732字）