基于主成分分析和支持向量機的汽輪機故障診斷研究.pdf

1、汽輪發(fā)電機組是電力生產(chǎn)的重要設(shè)備，由于其設(shè)備結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和運行環(huán)境的特殊性，汽輪發(fā)電機組的故障率不低，而且故障危害性也很大。因此，汽輪發(fā)電機組的故障診斷一直是故障診斷技術(shù)應(yīng)用的一個重要方面。
　　 本文對汽輪機振動故障診斷系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)、診斷方法做了深入的分析和研究，針對診斷系統(tǒng)中普遍存在的故障樣本數(shù)量缺乏；診斷參數(shù)涉及的范圍廣、層次復(fù)雜；故障信號中包含噪聲；故障征兆的表達(dá)不明確、層次分類不清楚、關(guān)聯(lián)度較差等重點問題進(jìn)行了研究，

2、主要包括以下內(nèi)容：
　　 1、支持向量機是建立在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上的新型學(xué)習(xí)機器，其最大優(yōu)勢在于它能夠適合于小樣本的故障分類決策。將支持向量機應(yīng)用于汽輪機故障診斷領(lǐng)域，能夠有效提高診斷的準(zhǔn)確率，具有很好的理論和實用價值。
　　 2、在支持向量機的優(yōu)勢基礎(chǔ)上，將認(rèn)知科學(xué)引入信息的預(yù)處理環(huán)節(jié)，使用認(rèn)知幾何方法將認(rèn)知能力模型化，建立認(rèn)知相對性規(guī)律的幾何化模型，減少了噪音的影響，同時提高了數(shù)據(jù)的可分性。
　　 3、采用主