基于支持向量數(shù)據(jù)描述與信息融合的設(shè)備性能退化評估研究.pdf

1、對大型設(shè)備工作狀態(tài)的智能維護(hù)已經(jīng)逐漸成為故障診斷領(lǐng)域新的研究熱點。對設(shè)備性能退化的評估是智能維護(hù)技術(shù)的重要組成部分，也是對設(shè)備運行狀態(tài)做出合理預(yù)測的基礎(chǔ)。一般而言，從設(shè)備性能開始退化到設(shè)備完全失效通常要經(jīng)過一系列不同的性能退化狀態(tài)。如果能夠在設(shè)備性能退化過程中識別出設(shè)備性能退化的程度，就可以有針對性地組織生產(chǎn)和設(shè)備維修，防止設(shè)備異常失效的發(fā)生。 本研究出了一種基于支持向量數(shù)據(jù)描述(SVDD)和信息融合技術(shù)的設(shè)備性能評估方法。支持

2、向量數(shù)據(jù)描述是一種以統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論為基礎(chǔ)的全新的數(shù)據(jù)描述方法，它通過建立同類數(shù)據(jù)的高維超球體空間，計算樣本點相對于該球體的廣義距離，能夠有效地判斷出樣本點與該數(shù)據(jù)類別的從屬關(guān)系，近年來支持向量數(shù)據(jù)描述被廣泛應(yīng)用于設(shè)備異常狀態(tài)檢測和故障診斷領(lǐng)域。將這一方法應(yīng)用于性能退化評估中，通過該算法分組件地評估來自局部傳感器的數(shù)據(jù)，給出局部性能的評估描述；同時考慮到評估過程中所進(jìn)行的狀態(tài)識別過程往往帶來龐大的計算量，因此運用了遺傳算法，提前對來自多傳感

3、器的多維數(shù)據(jù)做特征約簡處理，使評估過程針對性更強，這不僅改善了評估結(jié)果的準(zhǔn)確性，同時使評估效率得到了有效得提高。由于對大型設(shè)備的評估要對設(shè)備進(jìn)行多角度，多通道的數(shù)據(jù)采集，這就需要運用信息融合技術(shù)對來自多傳感器的信息進(jìn)行綜合，從而減少多傳感器信息之間的冗余，不確定性，甚至是矛盾。文章采用D-S證據(jù)理論作為信息融合方法，提出了從局部評估到整體融合的設(shè)備性能評估流程。通過實驗證明，所提出的性能評估方法，不論從對局部性能的評估上，還是從信息融合