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文檔簡介
1、隨著我國電力工業(yè)的迅速發(fā)展,大容量汽輪發(fā)電機組成為電力生產(chǎn)的主力機組,這對故障診斷技術(shù)提出了更高的要求。新型機器學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)促使傳統(tǒng)故障診斷方法逐漸走向智能化,但現(xiàn)實中故障樣本信息很難大量被采集到,而支持向量機(SVM)是針對小樣本信息的機器學(xué)習(xí)算法。本文依據(jù)one-against-one多類學(xué)習(xí)算法,引入混合核函數(shù)技術(shù),構(gòu)造基于混合核函數(shù)的SVM故障診斷模型,實現(xiàn)SVM對機組多類故障的分類識別。
文中闡述了核函數(shù)理論并
2、探討了核函數(shù)選擇原則,分析了懲罰因子對SVM的性能影響；引入混合核函數(shù)技術(shù)并簡單測試了幾種混合核函數(shù)的性能。
故障信息特征的采集與提取是進行故障診斷的前提。作者研究了故障征兆的提取方法,并利用Mann-Kendall趨勢檢驗法提取故障信息的時間趨勢征兆；依據(jù)Shore振動特征分析表,在不同頻域段對故障信息的頻域特征進行提取。最后將所有故障樣本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為LIBSVM所要求的數(shù)據(jù)格式。
文中介紹了LIBSVM軟件
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