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基于SVM的集成预测方法及其在水电机组故障诊断中的应用

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 18:57:21
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基于SVM的集成预测方法及其在水电机组故障诊断中的应用【摘要】:针对水力发电系统的非线性及非平稳性特点,提出一种基于小波变换和支持向量机(SVM)的集成预测方法,用于水电机组状态趋

【摘要】:针对水力发电系统的非线性及非平稳性特点,提出一种基于小波变换和支持向量机(SVM)的集成预测方法,用于水电机组状态趋势分析。采用小波变换将非平稳时间序列分解成若干个具有较强规律性的子序列,然后采用合适核函数的最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法分别对这些子序列进行预测,最后综合这些子序列的预测结果作为原始序列的预测值。将该集成方法应用于某水电机组振动峰峰值的预测,结果表明该集成方法的预测性能优于单一LS-SVM方法。 【作者单位】: 华中科技大学水电与数字化工程学院 华中科技大学水电与数字化工程学院 华中科技大学水电与数字化工程学院 华中科技大学水电与数字化工程学院 华中科技大学水电与数字化工程学院
【关键词】水电机组 趋势分析 小波变换 最小二乘支持向量机 集成方法
【基金】:国家自然科学基金资助项目(50579022,50539140) 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20050487062)
【分类号】:TV738
【正文快照】: 0引言水力发电过程是一个涉及水、机、电等多方面的复杂的联合过渡过程,因而水电机组振动趋势与故障发展过程是一个变化异常复杂的非线性、非平稳的时间序列。线性回归方法[1]及神经网络方法[2]是进行时间序列分析的常用方法,也广泛应用于机电设备寿命[3]和故障预测[4]等方面

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