一種基于概率分布估計的水電機組故障預(yù)警方法

【摘要】：為了實現(xiàn)水電機組自動故障預(yù)警,提出一種基于概率分布估計的新方法。與以往試圖學(xué)習(xí)機組故障樣本方法不同的是,該方法學(xué)習(xí)機組正常狀態(tài)而非故障狀態(tài),它把機組振動看作符合某一概率分布的獨立同分布觀測樣本,利用Sch?lkopf 提出的單類支持向量機方法得到機組振動模式,并由此模式可以對測試觀測進行預(yù)警。該方法直接對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行處理,不需進行復(fù)雜的預(yù)處理,并且簡單,快速,并且對于水電機組的數(shù)據(jù)缺失和運行參數(shù)變化具有很好的適應(yīng)能力。對甘肅大峽實際觀測數(shù)據(jù)的仿真結(jié)果表明,概率分布估計可以有效的學(xué)習(xí)機組振動模式并對機組故障進行預(yù)警,為故障預(yù)警提出了一種新途徑。 【作者單位】： 北京理工大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院 北京理工大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院 昆明理工大學(xué)電力工程學(xué)院
【關(guān)鍵詞】： 支持向量機 概率分布估計 非監(jiān)督學(xué)習(xí) 故障預(yù)警 水電機組
【分類號】：TP277
【正文快照】： 1 引言 近年來,故障診斷成為工程研究的一個熱點問題[1-4]。傳統(tǒng)診斷方法是基于把故障診斷作為兩類或多類模式識別問題[5-11],這些方法使用的前提是必需收集并保存診斷對象正常操作以及故障狀態(tài)下的歷史數(shù)據(jù)(樣本),把兩種狀態(tài)下的樣本看作屬于不同的模式類,然后按照一定

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