摘要：核聚类是一类有效的水力发电机组振动故障诊断方法，为了解决核聚类有效性评价和核参数选择的问题，提出了一种引力搜索核聚类算法。首先建立以核Xie-Beni指标为目标的聚类模型；然后引入引力搜索框架，以聚类中心和核函数参数为优化变量，通过引力搜索求解核聚类模型；最后定义了基于核空间样本相似度的故障诊断模型。利用国际标准样本集对该方法进行分类测试，并将该方法应用于水电机组振动故障诊断。试验结果表明：与传统聚类方法相比，文中方法具有更高分类精度，且能对故障样本准确聚类并提取诊断模型参数，实现故障的准确诊断。

关键词：水电机组 故障诊断 核函数 模糊聚类 引力搜索 

单位：华中科技大学水电与数字化工程学院 湖北省武汉市430074