基于支持向量机的故障诊断方法研究

bb20920d · 发表于 2022-5-5 08:02:01

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支持向量机是一种建立在统计学习理论基础之上的学习机器，它通过寻求结构风险最小化，较好地解决了有限样本情况下学习机器复杂度与推广性能之间的矛盾，近年来在模式识别、数学建模、图像处理、过程控制等众多领域得到了广泛应用，并能够很好地推广到函数拟合等其他机器学习题目中。通常对于一个故障诊断系统而言，应该要能很好地解决样本缺乏、诊断经验不足、人工干预能力有限等现实题目，而支持向量机的一些独特优势在理论上可以为其提供一个良好的解决方案。本文围绕支持向量机的理论体系、基本性质以及支持向量机方法在系统故障诊断和状态预测中的应用题目展开研究，通过寻求对支持向量机某种模型或结构上的优化，达到支持向量机学习精度及泛化能力的提升。本文主要的研究成果包括：1）从结构风险最小化原则以及核理论出发，研究了支持向量机的基本原理及一些典型的实现算法，讨论了SVM应用于故障诊断中的基本思想、一般流程以及特征空间映射、样本集构造等一些相关的基本题目，实现了基本的SVM故障诊断系统模型；2）深入研究了核函数选取、核参数及其它支持向量机模型参数的选择与优化等对支持向量机学习能力及推广性能的影响，结合故障诊断系统的特点，探讨了故障样本特征选取、尺度调整、样本不平衡题目等对支持向量机分类性能的影响，实现了一些相关的优化算法。3）详细研究了支持向量机的多类样本分类题目，并将其推广到故障诊断应用中，实现了一种适用于故障诊断系统的贯序SVM多故障诊断模型。并从系统故障知识不完备的角度出发，对传统的SVM故障诊断方法进行了优化改进，从而能够克服或避免因诊断系统故障经验不完备所造成的无法预期的后果。4）研究了支持向量机回归(SVR)用于状态监测及故障诊断的原理和方法模型，实现了基于SVR的故障诊断及状态预测。在本文的最后提出了一种基于粒子滤波的SVR参数寻优方法，通过与交叉验证参数寻优方法的对比实验说明了本方法能够获得更为优化的参数组合，在一定程度上提高系统故障诊断及拟合预测的准确性和可靠性。

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