基于模糊支持向量机的凝汽器故障诊断-论文.pdf

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1、第44卷第6期热力发电Vo1．44NO．62015年6月THERMALP0WERGENERATIONJune2015基于模糊支持向量机的凝汽器故障诊断宫唤春(燕京理工学院机电工程学院，北京065201)[摘要]分析了凝汽器工作过程及故障机理，建立了凝汽器典型故障集、征兆集及典型故障特征向量集合以及基于模糊支持向量机(SVM)的故障诊断模型，用实例计算证明了其有效性。经与神经网络方法对比后发现，在小样本情况下，采用SVM方法的计算结果更优越，推广能力更强，而且效率更高。该方法为建立智能化的凝汽器状态监控和故障诊断提供了一种新的途径，具有广

2、泛的应用价值。[关键词]凝汽器；典型故障；模糊支持向量机；神经网络；故障诊断[中图分类号]TK264．11；TP277[文献标识码]A[文章编号]1002—3364(2015)06—0098—04[DOI编号]10．3969／j．issn．1002—3364．2015．06．098FaultdiagnosisforcondensersbasedonfuzzysupportvectormachineGONGHuanchun(CollegeofMechanicalandElectricalEngineering，YanchingInstit

3、uteofTechnology，Beiiing065201，China)Abstract：Theworkingprocessandfaultmechanismofcondenserswereanalyzed．Moreover，thetypicalfaultset，symptomsetandtypica1faultfeaturevectorswereestablished．Afaultdiagnosismodelwasbuiltonthebasisoffuzzysupportvectormachine(SVM)method．Further

4、more，specificsamplecalculationswerecarriedouttodemonstratetheeffectnessofthismethod。Comparedwiththeneuralnetworkmodel，theSVMmethodissuperiorintermsofcalculationresults，generalizationabilityandefficiency，undertheconditionofsmallquantitysamples．Whenarelativelysmallnumberof

5、diagnosissamplesareinvolved，thisSVMmethodwillprovideanewapproachforcreatinganintelligentsystemwithhighlypracticalvalueincondensersconditionmonitoringandfaultdiagnosis．Keywords：condenser，typicalfault，fuzzysupportvectormachine，neuralnetwork，faultdiagnosis最大，则该超平面为最优超平面。其中距

6、离超平面最1支持向量机方法近的异类向量被称为支持向量。1组支持向量可以支持向量机(SVM)是一种建立在统计学习理论唯一地确定1个超平面如图1所示。基础上的新型机器学习方法，可以很好地解决小样本问题和分类问题，既可以解决神经网络等方法所固有的过学习和欠学习问题，又具有很强的非线性分类能力_1]。其原理为：给定训练集{(z，Y)，(，Y)，⋯，(，Y)}，其中五∈R，yE{1，一1}。假设该训练边界～2，lI∞l集中的所有向量均可以被1个超平面(·z)+b一0图1SVM原理示意线形划分，并且距超平面最近的异类向量之间的距离Fig．1Sche

7、maticdiagramoftheSVMprinciple收稿日期：2014—09一Ol基金项目：廊坊市高新技术计划项目(2011011041)作者简介：宫唤春(1979～)，男，硕士，讲师，主要研究方向为动力设备智能状态监测与故障诊断技术。E—mail：gonghuanchun@126．corn第6期宫唤春基于模糊支持向量机的凝汽器故障诊断99图中，黑点和白点代表2类样本，H为最优超2)多项式核K(z，．y)一[(z·)+￡]，≥0，d平面，H、H分别为通过支持向量且平行于分类面为自然数；的直线，这时分类间隔为一2／Illl。3)径向

8、基函数核K(，)一e—II，a>O；寻找使分类间隔最大的最优分类面，假定训练4)符号函数核K(z，)一S[(z·)+]，其中集中的向量满足：S为Sigmoid函数，，t为常数。Y(∞·z+6)≥1，i=1，