支持向量機(jī)在發(fā)電設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用研究.pdf

1、電力行業(yè)在國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中起著非常重要的作用，為各行各業(yè)提供源源不斷的電力能源。發(fā)電設(shè)備的安全可靠運(yùn)轉(zhuǎn)是發(fā)電企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的基礎(chǔ)，將智能技術(shù)應(yīng)用于發(fā)電設(shè)備的故障診斷，具有極其重要的意義，有利于及時(shí)準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)故障，指導(dǎo)檢修，采取措施，避免故障帶來(lái)更大的損失。
　　本文將支持向量機(jī)方法應(yīng)用于故障診斷，分別采用支持向量機(jī)分類(lèi)和回歸的方法構(gòu)建故障診斷模型和故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型。
　　針對(duì)直接采用支持向量機(jī)分類(lèi)的方法進(jìn)行分類(lèi)的模型準(zhǔn)確率不

2、高的問(wèn)題，借鑒了組合分類(lèi)的方法。隨機(jī)選取訓(xùn)練集中的部分?jǐn)?shù)據(jù)分別訓(xùn)練多個(gè)支持向量機(jī)分類(lèi)模型，當(dāng)對(duì)測(cè)試集中數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，運(yùn)用各分類(lèi)器投票的方法確定類(lèi)標(biāo)簽，實(shí)現(xiàn)對(duì)其分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)表明，組合分類(lèi)方法能夠有效提高分類(lèi)性能。
　　故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)作為故障診斷技術(shù)的一部分，能夠更早的發(fā)現(xiàn)故障并進(jìn)行合理檢修、排除隱患。本文采用相關(guān)性分析、支持向量機(jī)回歸、網(wǎng)格搜索組合的方法，構(gòu)建基于支持向量機(jī)回歸的故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型。運(yùn)用生產(chǎn)實(shí)踐中的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，實(shí)驗(yàn)