支持向量机及其在汽轮机组性能监测和故障诊断中的应用研究(I)

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时间:2019-05-22

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1、东南大学博士学位论文支持向量机及其在汽轮机组性能监测和故障诊断中的应用研究姓名:王雷申请学位级别:博士专业:热能工程指导教师:徐治皋20070601AbstractSafeandeconomicaloperationofturbineunitsisalwaysconcerned.Performancemonitoringandfaultdiagnosistechnologyprovideprerequisiteforsafeandeconomicaloperationofturbineunits.Soitisveryimportanttostudyperformancemonitoringa

2、ndfaultdiagnosismethodofturbineunit。Supportvectormachine(SVM)isamachinelearningmethodsbasedonthestatisticallearningtheory(SLT),whichhasmanyadvantagesinpaUernrecognition,suchassuperiorityinsmall·sample,nonlinear,over-fiRingandhigh—dimensionproblems.Theknowledgeimplicatedinthedatacanbescoopedoutunder

3、the1imitedcharacteristicinformmionconditionbythegreatestextent.Fromthepointofviewforapplication,SVMisamethodthatismoreapplicabletostudytheperformancemonitoringandfaultdiagnosisofturbineunitinthepowetplantthanothers.Basedonthis,SVMisappliedinperformancemonitoringandfaultdiagnosisofturbineunit.Theest

4、ablishmentandrealizationofSupportvectorregression(SVR)model,Multi-classSVMmodelandtheselectionoftheparam咖rsmdiscussedinthepaper.111emaincontentsofthethesisinclude:Accordingtodatacharacteristicofperformanceparameterinpowetplant,performanceparametersandcalculationofNormVacuumaboutunitarestudiedbyusin

5、gregressionmethod.Sincesupportvectorregression(SVR)isadeptindealingwithsmall-sampleproblem,anewon-linecalculatingmethodofperformanceparametersisraisedbasedonSVR.FeasibilityandsuperiorityaboutmodelingmethodbasedonSVRarcanalyzedintheparametersmonitor,andbasicprocessandparametersselectionofSVRmodelare

6、discussedmainlyinthedissertation.Atthesarnetime,modulesaboutNormVacuumofcondenserandheatrateareestablished.Theforecastmodelofrunningparametersbasedontimeseriesispresented.Tocountertheproblemofrunningparameterschangingpedodicitywhenunitisoperating,viewofpointoncombiningsupportvectorregressionmodelwi

7、thAutoregressive似R)modelisputforward.Then,theSupportVectorAutoregressive(SVAR)modelappliedinpracticeproblemisestablished,bywhichnon-linearsamplecanbcdiscussed.Thatlaysthefoundationondiscussingfuturetrendofo

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