基于支持向量机方法的水电机组状态识别

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1、西北水电·2013年·第3期文章编号：1006-2610(2013)03—o058—04基于支持向量机方法的水电机组状态识别杜洪斌，张雷，李明桥，侯纪坤。，白亮(1．大唐(老挝)萨拉康水电有限公司，万象；2．西安电力高等专科学校，西安710032；3．中国水电顾问集团西北勘测设计研究院，西安710065；4．西安理工大学，西安710048)摘要：模式识别理论是水电机组状态识别与故障诊断的基础，通过选择不同类型的分类器来实现模式识别。支持向量机(SVM)算法有效地改善了传统分类方法的缺陷，具有较强理论依据，适合小样本的模式识别分类。结合水电机组振动信号特点，采用Hilbert—

2、Huang变换对信号做前期处理，以IMF函数能量值为基本元素构造特征向量，将特征向量输入SVM进行模式识别。结果表明对于小样本分类，SVM方法简单有效，切实可用。关键词：支持向量机；分类器；模式识别；状态检修；统计学习理论；结构风险；广义最优分类面中图分类号：TK73文献标识码：AIdentificationofStatusofTurbine．—GeneratorUnitBasedonSupportVectorMachineMethodDUHong-bin，ZHANGLei，LIMing-qiao，HOUJi—kun，BAILiang4(1．Datang(Laos)Sanak

3、hamHydropowerCo．，Ltd．，Vientiane；2．Xi'anElectricPowerCollege，XVan710032，China；3．HYDROCHINAXibeiEngineeringCorporation，Xi'an710065，China；4．XFanUniversityofTechnology，Xi~an710048，China)Abstract：Thetheoryonthemodeidentificationisthebaseforthestatusidentificationandfaultdiagnosingoftheturbine—ge

4、neratorunit．Theclassifiersindifferenttypesareselectedtorealizethemodeidentification．Thesupportvectormachine(SVM)methodeffectivelyO—vercomesdemeritsoftheconventionalclassifyingmethods．Themethodiswithstrongertheoreticalbasisandapplicabletotheelassifiea—tionofthemodeidentificationwithsmallsamp

5、les．Incombinationwithfeaturesofthevibratingsignalsoftheturbine—generatorunit，theHilbert—Huangconversionisappliedtohandlethesignalatfirst；then，theIMFfunctionalenergyvalueisutilizedasthebasicelementtoformthecharacteristicvector．Finally，thecharacteristicvectorisinputintoSVMforthemodeidentifica

6、tion．ThestudyresultsshowthattheSVMmethodissimple，effectiveandpracticalfortheclassificationwithsmallsamples．Keywords：supportvectormachine；classifier；modeidentification；statusinspectionandmaintenance；staticlearningtheory；structuralrisk；generalizedoptimumclassifyingplane机组使用寿命，节约检修成本，提高经济效益。0前

7、言模式识别理论是状态识别与故障诊断的基础，中国水电厂长期实行的是预防性计划检修与事通过选择不同类型地分类器来实现模式识别。分类后维修相结合的检修体制，实际工作中易造成“维器可以认为是由硬件和软件组成的机器，其功能是修不足”或“维修过剩”，前者给设备带来不必要的计算判别函数，从中找出极值函数作为决策结果，故损坏，后者增加不必要的维修费用。随着科学技术障诊断本质就是模式识别、模式分类的过程。显然，的发展，目前正逐步向预知性的状态检修体制怎样有效提取故障特征信息，正确选择分类器是模过渡。状态检修可提高对设备的