鉴别性邻域嵌入方法及其在水电机组异常检测中的应用

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1、浙江工业大学硕士学位论文鉴别性邻域嵌入方法及其在水电机组异常检测中的应用作者姓名：章杭科指导教师：王万良教授、郑建炜副教授浙江工业大学计算机科学与技术学院2014年4月TheDiscriminativeElasticEmbeddingMothedandItsApplicationintheAnomalyDetectionofHydroelectricGeneratingUnitCandidate：HangkeZhangJIfllIlllIIrlIIlll[1lfIfIY2620565Advisor：WanliangWang，JianweiZhengCollegeofComputerScie

2、nceandTechnologyZhejiangUniversityofTechnology学位论文原创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。⋯名：寺枇气～州⋯学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许

3、论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于l、保密口，在年解密后适用本授权书。2、不保密畎(请在以上相应方框内打“、／”)作者虢幸粕研日期：卫l哞‘月≯日导师签名i—司／万∥J日期：年月、、．／浙江工业大学硕士学位论文鉴别性邻域嵌入方法及其在水电机组异常检测中的应用摘要可再生能源开发战略是国家十二五规划的重要组成部分。小水电是一种资源分布广、开发潜力大、环境影响小、可扩展利用的可再生能源，在国家能源发展战略上有着重大意义。在现阶段，考虑到水电机组的复杂性以及小水电站位置

4、的苛刻性，通常采用专人值守的形式进行设备维护与异常监测。其过程不仅效率低下，而且过分依赖于工作人员的经验知识，往往具有较高的误判率，因此有必要研究机器学习理论与统计学理论并实现高性能识别算法，用于实现无人值守的小水电监测系统。邻域嵌入分析算法能够有效地进行数据分簇可视化操作，如何提升邻域嵌入算法的鉴别性能并应用于水电机组噪声源识别具有非常重要的研究价值。本文针对依据噪声源进行的水电机组异常检测问题，分析了邻域嵌入分析算法的有监督扩展与线性投影扩展技术，设计了相应的鉴别性邻域嵌入分类算法。主要工作如下：(1)提出了基于拉斯优化的鉴别性邻域嵌入分类算法DEE。在异常检测应用任务中，现有的邻域嵌

5、入分析算法由于缺少类别标签，识别率较为低下。DEE算法不仅能够直观地进行数据分簇可视化展示，而且通过拉斯方向提升了模型构建效率，使之得能胜任中大规模数据的鉴别任务。在3类公共数据集中验证了该算法的分簇能力与识别性能。(2)通过引入核技巧，在保留其线性投影特性的同时将DEE进行非线性核化扩展，提出了两种不同类型的核化鉴别性邻域嵌入分类算法KDEEl与KDEE2。考虑到水电机组设备异常运行时振动噪声特征的非线性性质。在模型构建过程中，依据微分对象的不同，将核化的DEE版本称之为KDEEl和KDEE2，两者都能应用于非线性输入数据，且分簇能力与识别效率都较DEE有进一步的提升。(3)分析了水电机

6、组异常振动时所采集到的噪声特性及其预处理手段，将本文所提的KDEEl、KDEE2、DEE等鉴别性算法应用于实际的水电机机异常检测中。通过噪声特征子空间分簇以及识别率两种实验结果，表明核鉴别邻域嵌入分析算法具有较高的实用价值。关键词：鉴别邻域嵌入，水电机组，异常检测，维数约简，核技巧i浙江工业大学硕士学位论文TheDiscriminativeElasticEmbeddingAlgorithmforClassificationandItsApplicationintheAnomalyDetectionofHydroelectricGeneratingUnitABSTRACTRenewablee

7、nergydevelopmentstrategyisanimportantissueofthe12thfive-yearplan．SmallhydropoweriSakindofrenewableenergywithwidelydistributedresources．1argedevelopmentpotential．smallimpactonenvironmentandextensibleutilization．So