基于模糊聚类最优k值选择算法的设备运行状态判断方法

摘要

基于模糊聚类最优k值选择算法的设备运行状态判断方法，包括：根据待测试设备的运行情况采集测试数据，并对数据进行预处理；根据处理后的测试数据，建立双目标模型；使用CDG优化算法对双目标模型进行优求解；使用DB指数对优化求解后的结果进行转换，计算得到最优聚类个数k；根据得到的最优聚类个数k，使用模糊聚算法FCM对经预处理的测试数据进行分析，将其划分为k个聚类；统计每一个聚类的数据中心、每个聚类中数据的特征、每个聚类所包括的范围，并根据这些聚类的特征情况判断当前设备的运行状态。本发明缩小了聚类算法中因为确定最优聚类个数k而导致的结果误差，能够更为准确地用于判断设备运行状态。