一种基于Canopy＋FCM聚类的设备故障率模糊分类方法

摘要

本发明公开了一种基于Canopy+FCM聚类的设备故障率模糊分类方法，将具有相同或相似特性的设备归为一类，类内采用同一故障率。具体包括以下步骤：S1.对数据进行预处理，采用Canopy聚类对故障率影响因素集数据进行粗聚类，确定聚类数和各聚类中心；S2.将步骤S1中的聚类结果作为FCM聚类算法的输入，进行第二次模糊聚类；S3.根据给定的故障率与各因素之间的分布模型，将聚类结果中各聚类中心代入，求得每一类设备的故障率。本发明采用的两重聚类法降低了人为选取聚类数和初始聚类中心的主观性，聚类结果具有较高的客观性，弥补了FCM聚类的不足。