【摘 要】
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针对汽轮发电机组系统故障数据呈现出的强非线性、数据高维等特点,将非线性数据处理方法 KPCA和小样本分类器SVM相结合,提出了一种集成KPCA-SVM的故障诊断方法。首先,该方法
【机 构】
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东方汽轮机有限公司,东方电机有限公司
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针对汽轮发电机组系统故障数据呈现出的强非线性、数据高维等特点,将非线性数据处理方法 KPCA和小样本分类器SVM相结合,提出了一种集成KPCA-SVM的故障诊断方法。首先,该方法将利用KPCA对非线性数据的处理能力强的特点,在高维特征空间提取故障特征信息;其次,将故障特征信息输入SVM模型,构建分类模型,克服SVM训练不充分、无针对性的缺点。对汽轮发电机组模拟故障进行仿真实验表明,提出的方法与SVM和PCA-SVM方法相比,能够更好地处理非线性数据,提取有效的分类特征信息,获得更高的故障模式识别准确率。
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