一种基于概率分布估计的水电机组故障预警方法

【摘要】：为了实现水电机组自动故障预警,提出一种基于概率分布估计的新方法。与以往试图学习机组故障样本方法不同的是,该方法学习机组正常状态而非故障状态,它把机组振动看作符合某一概率分布的独立同分布观测样本,利用Sch?lkopf 提出的单类支持向量机方法得到机组振动模式,并由此模式可以对测试观测进行预警。该方法直接对训练数据进行处理,不需进行复杂的预处理,并且简单,快速,并且对于水电机组的数据缺失和运行参数变化具有很好的适应能力。对甘肃大峡实际观测数据的仿真结果表明,概率分布估计可以有效的学习机组振动模式并对机组故障进行预警,为故障预警提出了一种新途径。 【作者单位】： 北京理工大学信息科学技术学院 北京理工大学信息科学技术学院 昆明理工大学电力工程学院
【关键词】： 支持向量机 概率分布估计 非监督学习 故障预警 水电机组
【分类号】：TP277
【正文快照】： 1 引言 近年来,故障诊断成为工程研究的一个热点问题[1-4]。传统诊断方法是基于把故障诊断作为两类或多类模式识别问题[5-11],这些方法使用的前提是必需收集并保存诊断对象正常操作以及故障状态下的历史数据(样本),把两种状态下的样本看作属于不同的模式类,然后按照一定

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