水电机组中改进支持向量机算法的故障检测应用研究

【摘要】：水电机组故障数据通常为小样本的精密数据,而传统的支持向量机故障检测方法通常对大数量样本进行分类分析才有效,对小数据故障样本的分析存在局限性。对支持向量机方法进行了改进,提出最小二乘支持向量机方法并应用到水电机组故障检测中,对改进过程进行了详细的介绍,塑造故障检测多元分类模型,实现水电机组故障的准确检测。实验对采集的13个水电机组故障样本类型进行仿真分析,结果说明,优化支持向量机具有较高的小样本数据学习和预测性能,将其用于水电机组故障检测是有效、可行的。 【作者单位】： 广西水利电力职业技术学院;广西方元电力股份有限公司桥巩水电站;
【关键词】： 支持向量机 小样本 水电机组 故障检测
【基金】：新世纪广西高等教育教改工程项目(2010JGZ072)
【分类号】：TV738
【正文快照】： 故障诊断技术对于确保工业系统安全运行具有重要意义[1-2],但是,在实际问题中,处理故障诊断时往往只能利用有限的样本数据集,其样本数目是非常有限的。水电机组故障数据通常为小样本的精密数据,而传统支持向量机通常对大数量样本数据进行分类分析,存在局限性[3-5],实际检测水

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