基于模糊K近鄰支持向量數(shù)據(jù)描述的水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷研究

【摘要】：水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷中常面臨樣本稀缺及分布不均勻、不平衡等問題,嚴(yán)重影響診斷結(jié)果。針對(duì)此類問題提出一種基于模糊K近鄰(K nearest neighbor,KNN)支持向量數(shù)據(jù)描述(support vector data description,SVDD)的故障診斷模型。首先利用核變換將故障樣本映射到高維特征空間,并采用SVDD提取不平衡故障樣本域的邊界支持向量樣本,構(gòu)建基于相對(duì)距離模糊閾值和KNN的決策規(guī)則,最終在此基礎(chǔ)上建立機(jī)組故障診斷模型。用該模型對(duì)經(jīng)過不平衡處理的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行測(cè)試實(shí)驗(yàn),并與支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)及目前應(yīng)用較多的SVDD模型的分類結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明該模型可有效解決不平衡樣本分類傾斜性問題。最后,將模型用于某水電廠機(jī)組振動(dòng)故障診斷,取得了較高的診斷精度,證明了該方法的有效性。 【作者單位】： 華中科技大學(xué)水電與數(shù)字化工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 支持向量數(shù)據(jù)描述(SVDD) K近鄰(KNN) 模糊閾值 不平衡 故障診斷
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51239004,51079057) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20100142110012)~~
【分類號(hào)】：TM312;TP18
【正文快照】： 0引言水電機(jī)組故障診斷實(shí)質(zhì)上是一種模式識(shí)別問題,即通過已有故障樣本建立診斷模型,并以此對(duì)未知機(jī)組狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。目前,診斷分類方法主要有:模糊推理[1]、貝葉斯決策[2]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[3]和支持向量機(jī)[4](support vector machine,SVM)等。模糊推理故障診斷方法采用模糊關(guān)系矩陣

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