【摘 要】
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提出一种带故障样本的弹性双阈值SVDD在线故障诊断算法,该算法从故障样本使用、实时样本划分以及训练样本更新三个方面对传统在线SVDD算法进行优化。一是在SVDD训练阶段加入
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61201449,51405498)
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提出一种带故障样本的弹性双阈值SVDD在线故障诊断算法,该算法从故障样本使用、实时样本划分以及训练样本更新三个方面对传统在线SVDD算法进行优化。一是在SVDD训练阶段加入故障样本,提高数据描述能力和诊断精度;二是提出球边界偏移判别准则,形成可变的双层边界将超球空间分成三个区域,同时增大对故障样本的敏感性,降低漏检风险;三是引入滑动窗机制批量检测更新样本,减少计算量,并通过调节落入中间区域的样本比例控制虚警率。对离心压缩机喘振过程信号检测的试验结果表明,该算法能够自适应更新模型和阈值,并在极少虚警和漏检的
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