支持向量机应用于燃气轮机故障诊断
支持向量机在故障诊断中的应用研究
支持向量机在故障诊断中的应用研究故障诊断是一个广泛的领域，它在现代工业和科技发展中占据着重要的地位。
随着计算技术的进步，人们的故障诊断能力也得到显著的提高，同时，也出现了许多新的故障诊断方法和技术。
支持向量机（SVM）就是其中一个值得关注的方法。
SVM是一种基于统计学习理论的分类模型，它以较小的结构风险获得较小的经验风险为目标，对分类问题进行有效处理。
在故障诊断的应用中，SVM可以对大量的故障样本数据进行分析，找出隐藏在数据中的规律和特征，为诊断提供可靠的依据。
1. SVM在故障诊断中的优点在故障诊断中，SVM具有诸多优点。
最显著的优点是其能够高效地处理非线性、高维度以及高复杂度的问题。
同时，SVM具有较高的泛化能力，能够有效地对未知的故障样本进行分类和识别。
此外，SVM对于噪声数据和样本不平衡的情况也具有较强的容忍性。
值得一提的是，SVM还可以利用一些特殊的技术进行模型的优化和改进。
例如，通过使用核函数，可以将特征空间映射到高维度空间中，从而提高分类准确度。
此外，SVM还可以与其他算法结合使用，如基因算法、遗传算法和粒子群优化算法等，以进一步优化和提升分类性能。
2. SVM在故障诊断中的应用案例目前，SVM已经在许多不同领域的故障诊断中得到了应用。
以下列举了一些典型案例。
2.1 电力系统中的支持向量机故障诊断电力系统是一个复杂的系统，往往会因为电压异常、设备损坏或故障等原因导致停电，严重影响电力供应的可靠性和稳定性。
为了确保电力系统的正常运行，需要对其进行不断的监测和故障诊断。
在这个领域中，SVM可以利用一些先进的特征提取和分类技术，对电力系统数据进行分类和预测，从而实现故障诊断和预测的目的。
2.2 基于SVM的机械故障诊断机械设备的运行状态直接关系到工业生产的效率和质量。
当机器出现故障时，需要及时进行检测和诊断，以免造成更大的损失。
在这个领域中，SVM可以对机械故障数据进行特征提取和分类，从而实现精准的故障诊断和预测。
模糊支持向量机在汽轮机故障诊断中的应用
模糊支持向量机在汽轮机故障诊断中的应用
王国鹏;翟永杰;封官斌;王东风
【期刊名称】《华北电力大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2003(030)004
【摘要】阐述了模糊支持向量机的原理.考虑到各类样本的不同影响,在基于风险的基础上,通过确定各个样本的模糊隶属度,引入模糊支持向量机的概念,将这一理论应用于汽轮机减速箱的故障诊断中,使一类样本点中只包含正常样本.实验结果表明了该方法的可行性与有效性.
【总页数】4页(P47-50)
【作者】王国鹏;翟永杰;封官斌;王东风
【作者单位】华北电力大学,动力工程系,河北,保定,071003;华北电力大学,动力工程系,河北,保定,071003;国华定州发电公司,河北,定州,073000;华北电力大学,动力工程系,河北,保定,071003
【正文语种】中文
【中图分类】TP206.3
【相关文献】
1.模糊支持向量机在印刷机故障诊断中的应用研究 [J], 邓丽;王爱萍;王海宽;费敏锐
2.模糊支持向量机在轴系振动故障诊断中的应用 [J], 邓唯一;胡翼飞
3.模糊支持向量机在变压器故障诊断中的应用 [J], 史丽萍;余鹏玺;罗朋;徐天然;刘鹏;李佳佳
4.自适应模糊支持向量机增量算法在变压器故障诊断中的应用 [J], 董秀成;陶加贵;王海滨;刘帆
5.自适应模糊支持向量机邻近增量算法在变压器故障诊断中的应用 [J], 刘同杰;刘志刚;韩志伟
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基于主成分分析与支持向量机的汽轮机故障诊断
第５ ３卷 第 ２期
２１ ０ １年 ４月
汽
轮
机
技
术
ＶＯ． ３ Ｎｏ ２ １５ ．
ＴＵＲＢＩ ＮＥ ＴＥＣＨＮＯＬ０ＧＹ
Ａｐ ． ０１ ｒ２ ｌ
基 于 主 成 分 分 析 与 支 持 向量 机 的汽轮 机 故 障诊 断
司娟宁 ， 金 园 ， 刘 董 泽 廖 薇 ，
ｅｆｃｅ ｔｙ ｄ ａ ｎｏ ｉ ｎ ｙ ｅ ｆｆ ｕｔ ｏ ｕ ｂｉ ｎｅａ ｏ ． ｆ ｉ ｎｌ ｉ ｇ ｓｓｍａ ｙ ｔ ｐ ｓｏ ａ ｌｓｆ ｒｔｒ ｎｅｇｅ ｒ ｔ ｒ ｉ Ｋｅ ｒ ｙ ｗｏ ｄｓ： ＰＣＡ ； Ｓ ＶＭ ； ａ ｏ ｏ ｌ ｏｒｔ ｍ ；ｔ ｂｉ ｅ ｒ ｏ ｎｔｃ ｌ ｎｙ ａ ｇ ｉｈ ｕｒ ｎｅ ｇ ｎｅ ａｔ ｒ；ｆ ｕ ｔｄｉ ｎｏ ｉ ａ ｌ ａｇ ｓｓ
取 ， 特征向量 作为支持 向量分类 器的输入 ， 将 按照汽轮机 的故障类型训练分类 函数 。对 于支持 向量机 参数 的选取 ，
提 出 了基 于 错 分 样 本 数 的 蚁 群 优 化 算 法 。在 小 样 本 情 况 下 对 汽 轮 发 电机 组 故 障诊 断 进 行 了仿 真研 究 。结 果 表 明 ，
Ａｂｓｒ ｃ Ｏｎｅ ｏ ｈ ｒ ｂｌｍｓ ｔ ａ ａ ｐ ｒｔ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓ ｏ ａ ｌ ｉｇ ｓｓ ｏ ｕ ｂｉｅ ｇ ｎ ｒ ｔｒ ｉ ａ ｋ ｏ ａ ｌ ａ ｔ ａ ｔ： ｆｔ ｅ ｐ ｏ ｅ ｈ ｔｈ ｍ ｅ ｈ ｒ ｃ ｓ ｆｆ ｕ ｔｄ ａ ｎｏ ｉ ｆｔ ｒ ｎ ｅ ｅ ａｏ ｓ ａ ｌｃ ｆ ｆｕ ｔｓ ｍｐｌｓ， ｅ ｍｏ ｅ ｖ ｒ， ＶＭ ｌ ａ ｈｉｖ ｅ ｙ ｇ ｏ ｅ ｕ ｔ ｎ ｈ ｍ ａｌｓ ｍｐ ｅ ｓｔ ａｉ ｎ，ｈｅｅ ｏｅ， ｅ ａ ｐｒａ ｈ ｂ ｓ ｄ ｎ ｕｐ ｏ ｔ ｒｏ ｅ Ｓ ｗｉｌ ｃ ｅ ｅ ａ ｖ ｒ ｏ ｄ ｒ ｓ ｌｓ ｉ ｔ ｅ ｓ ｌ ａ ｌ ｉｕ ｔｏ ｔ ｒｆ ｒ ａ ｎ ｗ ｐ ｏ ｃ ａ ｅ ｏ Ｓ ｐ ｒ Ｖｅ ｔｒ Ｍａ ｈ ｎ ｎ Ｐｒｎｃｐ Ｃｏ ｏ ｎ ｃ ｏ ｃ ｉ ｅ ａ ｄ ｉ ｉａ ｌ ｍｐ ｎｅ ｔＡｎａｙ ｉ ｓ ｏ ｏｓ ｄ ｎ ｔ ｉ ｐ ｐ ｒ Ｆｉｓ ｆａ １ ＰＣＡ ｗａ ｕ ｅ ｔ ｘｒ ｃ ｈ ｌｓｓ ｉ ｐｒｐ ｅ ｉ ｈ ｓ ａ ｅ ． ｒｔ ｏ ｌ ． ｓ ｓ ｄ ｏ ｅ ｔａ ｔ ｔ ｅ ｆ ａｕ ｅ ｖ ｃｏ ｓ ｏ ｈｅ ｆｕ ｔｓ ｍｐ ｅ ａ ｄ ｔｅ ｓ ｈ ｓ ｅ ｔ ｅ ｖ ｃ ｏ ｓ ｔｅ ｉ ｐｕ ｅｃｏ ｆＳ ｅ ｔｒ ｅ ｔｒ ｆｔ ａ ｌ ａ ｌ ｓ， ｎ ｈ ｎ ｕ ｅ ｔｅ ｅｆ ａｕｒ ｅ ｔ ｒ ａ ｈ ｎ ｔｖ ｔ ｒ ｏ ＶＭ ｌｓ ｉ ｅ ｍｏ ｅ ｖ ｒ，ｈｅ ｓ ｓ ｃａ ｓｆ ｒ， ｒ ｏ ｅ ｔ ｉ ｃａ ｓｆｃ ｔ ｎ ｆｎｃｉ ｎ ｒ ｔａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｄ ｎ ｏ ｈ ｔｐ ｓ ｆ ｔｒ ｉ ｅ ｆ ｕ ｔ． Ｂａ ｅ ｏ ｍｂｅ ｏ ｒｏ ａ ｌｓ ｉ ａｉ ｕ ｔｏ ｓ ｗｅ ｅ ｒ ｉ ｅ ａ ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｔｅ ｙ ｅ ｏ ｕ ｂ ｎ ａ ｌｓ ｉ ｏ ｓ ｄ ｎ ｎｕ ｒ ｆ ｅ ｒ ｒ ｓ ｍｐｌｓ， ｗ ｅ ａ ｎｅ
支持向量机在故障诊断中的使用技巧
支持向量机在故障诊断中的使用技巧支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种常用的机器学习算法，它在故障诊断中具有广泛的应用。
本文将探讨支持向量机在故障诊断中的使用技巧。
一、支持向量机简介支持向量机是一种监督学习算法，其基本思想是通过构建一个超平面，将不同类别的样本分开。
在故障诊断中，我们可以将不同的故障类别看作是不同的样本类别，通过训练支持向量机模型，可以实现对故障进行准确的分类。
二、数据预处理在使用支持向量机进行故障诊断之前，首先需要进行数据预处理。
数据预处理的目的是将原始数据转化为适合支持向量机模型的输入格式。
常见的数据预处理方法包括数据清洗、数据归一化和特征选择等。
数据清洗是指对原始数据进行去噪和异常值处理，以保证数据的准确性和可靠性。
数据归一化是将不同特征的数据统一到相同的尺度范围内，避免某些特征对模型的影响过大。
特征选择是从原始数据中选择出对故障诊断有用的特征，减少冗余信息，提高模型的准确性和泛化能力。
三、选择合适的核函数支持向量机中的核函数是非常重要的一个概念，它可以将数据从原始空间映射到高维空间，从而使得原本线性不可分的数据变得线性可分。
常用的核函数有线性核函数、多项式核函数和径向基函数等。
在故障诊断中，选择合适的核函数对于模型的准确性至关重要。
不同的故障可能具有不同的特征，因此需要根据具体情况选择合适的核函数。
例如，对于线性可分的故障数据，可以选择线性核函数；对于非线性可分的故障数据，可以选择多项式核函数或径向基函数。
四、调整模型参数支持向量机模型中有一些重要的参数需要调整，包括惩罚系数C、核函数参数和松弛变量等。
这些参数的选择对于模型的性能和泛化能力有很大影响。
惩罚系数C用于控制模型的复杂度，较大的C值会使模型更加复杂，容易出现过拟合；较小的C值会使模型更加简单，容易出现欠拟合。
核函数参数用于调整核函数的形状，不同的核函数具有不同的参数，需要根据具体情况进行调整。
基于支持向量机的燃气轮机故障诊断加速技术研究
基于支持向量机的燃气轮机故障诊断加速技术研究自工业革命以来，燃气轮机已成为火力发电厂等大型机电设备的主要动力设备之一。
随着近年来经济快速发展，燃气轮机的数量和规模日益增长。
燃气轮机运行中的故障不仅直接影响发电厂的生产效率和供电质量，而且对生产线完整性和员工的人身安全也构成了威胁。
因此，燃气轮机故障诊断受到越来越多的关注。
然而，与其他机电设备相比，燃气轮机作为一个高度复杂的系统，诊断故障往往面临着许多困难。
例如，燃气轮机运转负载有时相对较小，但是设备中却仍然存在大量传感器数据。
如何快速准确地判断这些数据是否异常，从而及时发现燃气轮机问题是一项大挑战。
另一个问题是，燃气轮机设备随着使用时间的推移产生的维护需求越来越多，而传统的手动检验方法常常需要大量的人力和物力成本。
为了解决这些问题，研究人员一直在探索新的方法，以实现燃气轮机故障诊断的自动化和快速化。
最近几年，基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的燃气轮机故障诊断技术被广泛应用。
这种方法利用有规律的数据模式来训练模型，同时通过SVM分类算法来对测试集中的数据进行分类，快速查找出故障点所在。
SVM是一种非参数学习方法，可用于数据分类和数据回归等任务。
SVM的核心思想是将一个样本从低维空间映射到高维的特征空间中，使得数据可以更好地被分类，同时避免维度灾难问题。
这种方法将样本数据映射到高维特征空间后，利用核函数在特征空间上构建最大间隔超平面，最大化分类边界。
这个最大间隔超平面，即最优分类超平面，可用于对未知样本进行预测。
在燃气轮机故障诊断中，SVM建立了两个模型：训练模型和测试模型。
训练模型利用已知数据，包括正常数据和故障数据，来构建分类超平面。
而测试模型则使用训练模型，通过分类函数对测试数据来检测设备是否发生故障。
这种方法的优点是分类准确率较高，同时快速性和精度性能极佳。
尽管SVM在燃气轮机故障诊断中的应用效果良好，但也存在一些缺点。
支持向量机及其在机械故障诊断中的应用_袁胜发
振 动 与 冲 击第26卷第11期J OURNAL OF V IBRAT I ON AND SHOCKVo.l 26N o .112007支持向量机及其在机械故障诊断中的应用基金项目:国家杰出青年科学基金(50425516)和863计划(2006AA04Z438)资助项目。
收稿日期:2007-01-08 修改稿收到日期:2007-03-27第一作者袁胜发男,博士生,1969年6月生袁胜发1,2, 褚福磊1(1.清华大学精密仪器与机械学系,北京 100084;2.江西理工大学机电学院,江西 341000)摘 要:支持向量机(SVM )是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法,对小样本决策具有较好的学习推广性。
对近年来支持向量机的研究进展及其在故障诊断中的应用做了简要介绍,讨论了支持向量机的特点和存在的问题,展望了其在机械故障诊断的研究前景。
关键词:支持向量机;机械故障诊断;机器学习;智能诊断中图分类号:TH 17;TP18 文献标识码:A随着机械设备的日趋大型化、复杂化、自动化,故障带来的危害愈加严重,使得机械故障诊断在社会生产中的作用和地位日益突出。
故障诊断技术的发展大致可以分为两个阶段[1]:第一个阶段是以传感器技术和动态测试技术为基础,以信号处理为手段的常规诊断技术发展阶段,这一阶段的诊断技术在实际中得到了大量的应用,产生了巨大的经济效益,并大大推动了故障诊断技术的发展。
第二阶段是以人工智能技术为核心的智能诊断技术发展阶段,它以常规诊断技术为基础,以人工智能为手段,诊断过程的知识化使得人们致力于研究诊断知识的获取、知识的表示与组织、推理方法的结构、诊断模型的建立以及诊断策略的形成等问题。
从20世纪80年代开始,随着人工智能技术的迅速发展,智能化已经成为故障诊断技术的主要发展方向。
一方面故障智能诊断具有传统诊断方法无可比拟的优点;另一方面,复杂设备的故障诊断在很大程度上需要依赖专家的经验知识。
支持向量机在船舶柴油机废气涡轮增压器故障诊断中的应用
收 稿 日期 ： ０ １ １一 １ 修 回 日期 ： ０ ２０ －０ ２ １ ．Ｏ２ ２ １ —２２
第３ ３卷 第 ２期 ２１ ０ ２年 ６月
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文 章 编 号 ：６ ２—９９ （０ ２ ０ —０ ８０ １７ ４ ８ ２ １ ） ２０ １－４
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基于支持向量机的核电厂汽轮机振动诊断系统的研
基于支持向量机的核电厂汽轮机振动诊断系统的研摘要：汽轮机是核电厂重要设备，其振动为安全可靠运行的重要参数，而振动本身的复杂性也使其状态监测与故障诊断技术越发重要。
诊断技术也开始向着智能的方向发展，而支持向量机为解决小样本的故障分类问题提供了有效手段。
本文结合汽轮机常见的振动故障，使用支持向量机方法对故障进行分类和预测，为实现更好的汽轮机故障诊断方法提供了依据，包括数据预处理、故障特征提取、故障分类、故障建模与预测及系统的构建等方面。
将支持向量机应用到核电厂汽轮机故障诊断领域，能够有效地提高故障诊断的准确率，对提高经济效益和社会效益都具有十分重要的意义。
关键词：汽轮机，故障诊断，支持向量机1.概述作为核电厂重要设备，汽轮机有着机械机构极其复杂、不同部分之间耦合紧密等特点，一旦某个部件出现故障，可能引发二次故障及连锁反应。
汽轮机组的振动机理十分复杂，故障的出现又存在一定的偶然性，特征也不易捕捉。
对汽轮机振动故障诊断技术的研究，有助于发现机组的早期故障，有效地防止和预测恶性事故的发生，从而为检修争取宝贵时间，为核电厂带来显著的安全和经济效益。
故障诊断就是对设备的状态进行识别和分类，其本质是模式识别问题。
一般有三个步骤：获取故障信号的诊断信息，从故障信号中提取故障特征信息，进行故障模式的识别和诊断。
传统的故障诊断技术往往依赖经验和规则，难以保证诊断的准确性，故障诊断急需基于机器学习的智能化算法来实现。
故障诊断方法主要有基于解析模型的方法、基于信号处理的方法和基于知识的方法三大类。
而例如专家系统、模糊诊断、故障树、神经网络等算法，大都存在样本需求大、诊断不准确等缺点。
而统计学习理论和支持向量机的诞生为解决小样本情况下的故障诊断开辟了新的途径。
2.统计学习理论与支持向量机统计学习理论（Statistical Learning Theory，SLT）是建立在结构风险最小化原则基础之上，专门针对小样本情况下机器学习问题建立的一套新的理论体系，由Vapnik在20世纪70年代末提出。
支持向量机在工业故障诊断中的应用
支持向量机在工业故障诊断中的应用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，它在工业故障诊断中的应用越来越受到关注。
本文将探讨SVM在工业故障诊断中的应用，并介绍其原理、优势和限制。
一、SVM的原理SVM是一种监督学习算法，其基本原理是通过找到一个最优超平面来将不同类别的样本分开。
这个最优超平面使得两个不同类别的样本点到超平面的距离最大化，从而实现分类。
SVM的核心思想是通过将低维空间中的样本映射到高维空间，将线性不可分的问题转化为线性可分的问题。
二、SVM在工业故障诊断中的应用1. 特征提取在工业故障诊断中，提取有效的特征是十分关键的一步。
SVM可以通过核函数的映射将原始特征空间映射到高维空间，从而使得原本线性不可分的特征变得线性可分。
这样一来，我们可以更好地区分不同类别的故障样本，提高故障诊断的准确性。
2. 故障分类SVM在工业故障诊断中可以用于进行故障分类。
通过训练样本集，SVM可以学习到一个最优的分类超平面，然后将新的故障样本映射到该超平面，从而实现对故障的分类。
相比于其他分类算法，SVM具有较好的泛化能力和鲁棒性，可以有效地应对不同类型的故障。
3. 故障预测除了故障分类，SVM还可以用于故障预测。
通过对历史故障数据的训练和学习，SVM可以建立一个预测模型，用于预测未来可能出现的故障。
这对于工业生产中的故障预防和维护具有重要意义，可以大大减少故障带来的生产损失。
三、SVM的优势1. 高维空间映射：SVM通过核函数的映射将原始特征空间映射到高维空间，从而使得原本线性不可分的问题变得线性可分，提高了分类的准确性。
2. 泛化能力强：SVM在处理小样本和非线性问题时表现出较好的泛化能力，可以有效地应对不同类型的故障。
3. 可解释性强：SVM可以通过支持向量的分析，找出对分类决策起关键作用的样本点，从而帮助工程师理解故障的原因和机理。
四、SVM的限制1. 计算复杂度高：SVM在处理大规模数据集时，需要耗费大量的计算资源和时间。
基于支持向量机的烟气轮机故障诊断研究的开题报告
基于支持向量机的烟气轮机故障诊断研究的开题报
告
一、研究背景
烟气轮机是一种重要的动力设备，在发电厂的发电过程中起着关键
作用。
但是，由于烟气轮机受到各种因素的影响，如负荷变化、运行时
间的变化等，可能会发生故障，影响发电厂的正常运行，甚至危及设备
安全。
因此，烟气轮机故障诊断技术的研究具有重要的意义。
二、研究目的
本研究旨在利用支持向量机（SVM）算法对烟气轮机进行故障诊断，提高其准确度和可靠性，为实现烟气轮机的健康监测和故障诊断提供一
个有效的方法。
三、研究方法
1. 数据采集：通过传感器对烟气轮机进行实时监测，并采集其运行
数据。
2. 数据预处理：对采集的数据进行特征提取，并进行数据清洗、归
一化等操作，以便于后续的机器学习算法分析。
3. SVM模型建立：采用支持向量机算法进行模型构建，并进行参数
调优。
4. 模型应用：使用建立好的模型进行烟气轮机的故障诊断，并对模
型的准确度进行评估。
四、研究意义
研究结果可以为工程师和运营商提供一个快速、准确地诊断烟气轮
机故障并采取相应措施的方法。
这将有助于降低设备维护成本，提高发
电厂的能源利用效率，保障设备安全，促进经济可持续发展。
基于支持向量机的燃气轮机故障诊断
· 3 56 ·
热能动力工程
2004 年
表 2 典型故障原始样本
故障类型
压气机积垢 压气机叶片表面磨损 压气机叶片受外来物损伤 涡轮喷嘴腐蚀 涡轮叶片磨损 涡轮叶片积垢 涡轮叶片机械损伤 燃烧室扭曲变形
Δπc - 4. 924 0. 567 1. 417 - 5. 30 - 4. 42 6. 181 2. 21 10. 23
从表 1 可见 ,判据都是性能参数 ,但是在状态监 控系统中 ,人们不能直接测量得到 。如何直接利用 测量参数来进行诊断 ? 上海交通大学的王永泓教授 就通过建立燃气轮机气动参数的影响系数矩阵 ,得 到了测量参数与性能参数之间的关系 ,再结合燃气 轮机常见的故障判据 ,就可得到热力参数变化与故 障类型的映射关系 。利用系数矩阵可以解决故障诊 断的另一问题 :用可测参数表达故障判据 。表 2 反 映了故障类型和可测参数变化的映射关系 。具体的 换算方法见参考文献[ 1 ] 。
图 1 原理示意图
yi ( w ·xi + b) ≥1 , i = 1 , …, n
(1)
则构造最优超平面的问题就转化为在式 (1) 的
约束下求下式的最小值 :
Φ( w)
=
1 2
‖w ‖2
(2)
这个优化问题的最优解为下列 Lagrange 函数的
鞍点 :
L ( w , b , a)
=
1 2
‖w ‖2 -
罗颖锋 ,曾 进
(上海交通大学 数学系 , 上海 200240)
摘 要 :分析燃气轮机的 8 种典型常见故障 ,建立了基于支 持向量机的故障诊断模型 ,用实例计算证明其有效性 。同时 和神经网络方法对比后发现 :在小样本情况下 ,支持向量机 方法的计算结果比神经网络要好 ,推广能力更强 ,而且效率 高于神经网络 。本方法针对故障诊断样本少的特点 ,为建立 智能化的燃气轮机状态监控和故障诊断提供了一种新的途 径 ,具有广泛的实用价值 。
采用GWO优化SVM的燃气轮机气路故障诊断
采用GWO优化SVM的燃气轮机气路故障诊断张云;钱玉良;邱正;张霄【摘要】将灰狼优化算法和支持向量机算法作为理论指导,并采用灰狼优化算法对支持向量机算法进行优化,以实现燃气轮机故障类型的分类.将灰狼优化算法与遗传算法优化支持向量机方法和粒子群算法优化支持向量机方法进行对比,结果表明,通过灰狼算法优化支持向量机的方法对燃气轮机故障分类的准确率要高于遗传算法优化支持向量机算法和粒子群算法优化支持向量机的故障分类方法.【期刊名称】《上海电力学院学报》【年(卷),期】2019(035)002【总页数】7页(P187-192,196)【关键词】燃气轮机;故障诊断;支持向量机;灰狼优化算法【作者】张云;钱玉良;邱正;张霄【作者单位】上海电力学院自动化工程学院,上海200090;上海电力学院自动化工程学院,上海200090;上海电力学院自动化工程学院,上海200090;上海电力学院自动化工程学院,上海200090【正文语种】中文【中图分类】TK221燃气轮机是火力发电站的关键设备,对整个电站的经济性和安全性有着重大影响,因此实现对燃气轮机的状态监测与故障诊断具有十分重大的意义[1-3]。
与活塞式内燃机和蒸汽动力装置相比,燃气轮机具有结构简单、小而轻等特点,被广泛应用于各个领域,如电力、工业、军事、航空等。
燃气轮机的工作环境很恶劣,往往是在高温高压环境下,所以比较容易产生故障。
最早得到广泛应用的方法是由URBAN L A[4]提出的故障方程法。
该方法认为,在具体的某一工况下,可以使用影响系数矩阵表示燃气轮机的各个可测量参数的偏差与不可测量参数的偏差之间的关系,通过小偏差方程处理对燃气轮机的故障进行有效诊断。
由于该方法基于线性模型,且过于理想化,其诊断结果的准确度受测量传感器的精度、测量参数的位置和个数、噪声干扰等多方面的影响。
近年来,计算机技术和人工智能技术得到了快速的发展,许多人工智能算法在燃气轮机故障诊断中得到了应用。
基于支持向量机的故障诊断
基于支持向量机的故障诊断摘要在化工生产过程中，为了准确检测故障，减少机械的损失和人员的伤亡，提出了支持向量机算法。
支持向量机是基于统计学理论的方法，具有较强的逼近能力和泛化能力。
但是在最近几年中，一种基于主元分析的过程监控方法已在工业过程中得到应用，主元分析方法通过正常工况下的历史数据建立的统计模型能很好地检测过程的异常变化和故障的发生。
本文主要就这两种方法展开运用。
在实际生产过程中，一方面，主元分析方法故障诊断能力有限；另一方面，存在着大量的历史数据，既有正常工况下的数据，又有故障数据，如何充分利用各种类别数据，提高故障诊断能力，具有十分重要的意义。
本文首先运用传统支持向量机算法对历史数据进行分类，分类结果表明该方法对于简单的数据比较容易区分，但是在数据复杂，可辨性较低的情况下，效果不明显。
然后运用改进了的传统支持向量机算法对历史数据进行分类，即运用主元分析方法提取各数据的主要特征，再利用支持向量机具有的分类优势对过程数据进行在线诊断，从而提高故障诊断能力。
本文对传统支持向量机算法和改进支持向量机算法进行了仿真比较，仿真结果体现了改进支持向量机算法的优越性；改进支持向量机算法提高了传统支持向量机算法分类的正确率。
该种方法在实际工程中能够提高系统的诊断性能，减少不必要的损失。
关键词：支持向量机；故障诊断；主元分析方法；田纳西-伊斯曼过程；Fault Diagnosis Based on Support Vector MachineAbstractIn order to detect faults accurately, reduce mechanical losses and casualties in the chemical production process, the algorithm of support vector machines was proposed. Based on the statistics theories, support vector machine is a method of approximation ability and generalization ability. Recently, a new method of process monitoring based on principal component analysis is applied in industrial production process. The statistical model built by principal component analysis method using historic data could detect unusual changes and faults happening in the process accurately. This research is on the application of these two methods. In the actual production process, principal component analysis has certain limitations in diagnosing fault. Besides, the vast volume of historical data was collected in both normal and unusual conditions. It is of great importance to make full use of the data to improve the capacity of fault diagnosis.Firstly, this paper classified the historical data by applying the traditional support vector machine algorithm. The results showed that traditional method works well on simple data sets. However, it showed insignificant effects under a complex and low-differentiability condition. In succession, an advanced approach was used to improve the traditional method, which was approached to enhance the ability of fault diagnosis by using principal component analysis to extract the main features of the data, then with the use of support vector machine which has the advantages of online diagnostic on process data to classify.In this paper, the traditional support vector machine algorithm and advanced support vector machine algorithm were compared in simulation process, the results indicates the superiority of the advanced method which improved the correctness of the traditional one on classification. It could also improve the diagnostic performance in the actual process and reduce unnecessary losses consequently.Key words:Support Vector Machine; Fault Diagnosis; Principal Component Analysis; Tennessee Eastman Process目录论文总页数：49页1 引言 (1)1.1课题背景 (1)1.2故障诊断技术及其发展 (1)1.3国内外研究现状 (2)1.4本课题研究的意义 (4)1.5本文主要内容 (4)2 机器学习理论与方法 (5)2.1机器学习简述 (5)2.1.1机器学习的主要学习问题 (5)2.1.2机器学习的经验风险最小化原则与推广能力 (6)2.2统计学习理论 (7)2.2.1统计学习理论发展历史 (7)2.2.2统计学习理论的核心内容 (8)2.3支持向量机(SVM)理论 (10)2.3.1支持向量机简述 (10)2.3.2支持向量机算法 (10)2.4主元分析方法(PCA)理论 (13)2.4.1主元分析方法简述 (13)2.4.2 主元分析方法降维 (14)3 机器学习的故障诊断方法 (15)3.1专家系统 (15)3.2人工神经网络 (15)3.3基于支持向量机的故障诊断方法 (16)3.3.1 支持向量机的求解 (16)3.3.2核函数 (17)3.3.3支持向量机故障诊断方法 (18)4 基于PCA支持向量机的故障诊断方法 (22)4.1基于PCA支持向量机的故障诊断 (22)4.2数据预处理 (23)4.3求特征值与特征向量 (24)4.4选取主成分 (24)4.5新建故障特征向量 (24)4.6基于支持向量机的分类 (24)5 仿真研究 (25)5.1田纳西-伊斯曼过程(T ENNESSEE E ASTMAN P ROCESS) (25)5.1.1 田纳西-伊斯曼过程简述 (25)5.1.2 过程工艺流程图 (26)5.1.3 过程变量 (27)5.1.4 过程故障 (28)5.2本文所用数据故障分析 (29)5.2.1 TE数据提取 (29)5.2.2故障1的个案研究 (30)5.2.3故障5的个案研究 (32)5.2.4故障11的个案研究 (32)5.3基于支持向量机故障诊断 (33)5.3.1 数据预处理 (33)5.3.2 支持向量机(SVM)对故障诊断 (34)5.3.3 仿真结果 (34)5.4基于PCA支持向量机故障诊断 (35)5.4.1 TE数据提取 (35)5.4.2 数据预处理 (35)5.4.3 主元分析方法(PCA)特征提取 (36)5.4.4 支持向量机(SVM)的分类 (36)5.4.5 仿真结果 (36)5.5实验结果对比分析 (38)5.5.1 实验结果对比 (38)5.5.2 实验结果分析 (38)结论 (1)参考文献 (2)致谢 (4)声明 (5)1 引言1.1 课题背景随着现代化工业大生产的不断发展和科学技术的进步，为了最大限度提高生产效率和产品质量，作为主要生产工具的机械设备不断朝着大型化、复杂化、高速化、连续化和自动化的方向发展。
燃气轮机的故障预测与诊断
燃气轮机的故障预测与诊断在现代工业领域中，燃气轮机作为一种高效、灵活的动力装置，广泛应用于发电、航空、船舶等众多领域。
然而，由于其复杂的结构和恶劣的工作环境，燃气轮机在运行过程中容易出现各种故障。
这些故障不仅会影响设备的正常运行，降低生产效率，还可能导致严重的安全事故和巨大的经济损失。
因此，对燃气轮机进行故障预测与诊断具有极其重要的意义。
燃气轮机的工作原理是将燃料燃烧产生的热能转化为机械能，从而驱动压缩机、涡轮等部件运转。
在这个过程中，燃气轮机内部的各个部件都承受着高温、高压、高转速等极端条件的考验，这使得它们容易出现磨损、疲劳、腐蚀等问题。
常见的燃气轮机故障包括叶片损伤、燃烧不稳定、热部件故障、润滑系统故障以及控制系统故障等。
叶片损伤是燃气轮机中较为常见的故障之一。
叶片在高速旋转的过程中，会受到离心力、气流冲击力等多种力的作用，容易出现裂纹、断裂等问题。
燃烧不稳定则可能导致燃烧效率降低、排放超标等问题，严重时还可能引起爆燃等危险情况。
热部件故障通常是由于长期在高温环境下工作，导致部件材料性能下降、变形甚至损坏。
润滑系统故障会影响部件之间的润滑效果，增加摩擦和磨损，甚至可能导致部件卡死。
控制系统故障则可能导致燃气轮机无法正常启动、停机或无法调节运行参数。
为了及时发现和诊断燃气轮机的故障，需要采用一系列的技术和方法。
首先是基于物理模型的方法，通过建立燃气轮机的数学模型，模拟其工作过程，从而预测可能出现的故障。
这种方法需要对燃气轮机的工作原理和结构有深入的了解，并且模型的准确性很大程度上取决于输入参数的准确性。
其次是基于数据驱动的方法，利用燃气轮机运行过程中产生的大量监测数据，如温度、压力、转速等，通过数据分析和机器学习算法，挖掘数据中的潜在规律和特征，从而实现故障的预测和诊断。
常见的数据驱动方法包括神经网络、支持向量机、决策树等。
此外，还有基于信号处理的方法，对燃气轮机的振动、噪声等信号进行采集和分析，提取故障特征信息。
燃气轮机故障诊断
燃气轮机故障诊断舰用燃气轮机某关键部件故障诊断方法研究系别信息工程系专业测控技术与仪器班级B141401学号B14140129姓名袁斌指导教师崔建国负责教师崔建国沈阳航空航天大学北方科技学院2015年6月摘要燃气轮机的关键部件之一滚动轴承是机械设备运行过程中产生最易产生故障的零件，它运行的正常与否直接影响到整台机器的性能。
防止故障升级，发生灾难性事故。
所以对滚动轴承故障诊断技术进行探讨和学习就具有十分重要的意义。
本文主要以燃气轮机的滚动轴承为研究对象，利用测量的轴承振动信号参数来进行故障诊断，利用神经网络技术对某一动态的模拟原理，应用到对滚动轴承故障诊断的具体方面，设计并构建了基于BP神经网络和自适应模糊神经网络（Adaptive Network Fuzzy Inference System）的滚动轴承故障诊断系统，在MATLAB软件里对构造的训练样本进行训练，利用训练完成后的神经网络我们就可以对滚动状态故障进行诊断。
关键词：滚动轴承；BP神经网络；模糊神经网络AbstractRolling bearing is one of the most ordinary parts in mechanical machine, its running state can influence the performance of the whole machine directly, the aircraft stabilizer health status need to be monitored in real time to ensure the aircraft fly safety. so it is important to study the technology of fault diagnosis for rolling bearing.On the basis of analyzing the fault mechanism and vibration signal characteristics of rolling bearing systematically, and after analyzing and processing the vibration signals of right and fault state of rolling bearing, partial appropriate feature parameters are selected as the input of the neural network according to the time and frequency domain characteristics of parameters in this thesis. and the fault diagnosis system for rolling bearing based on BP neural network is built up. Finally,and fuzzy artificial neural network diagnosis technique the training set of right and fault states of rolling bearing is built up by using the measuring data of rolling bearing from former research, the neural network model is trained on the platform of Matlab software.the operating state of rolling bearing has been diagnosed by using the above network which has been trained well.Keywords: rolling bearing; BP neural network; fuzzy artificial neural network目录1 绪论 (1)1.1 课题背景和研究的意义 (1)1.1.1 研究背景 (1)1.1.2 研究意义 (2)1.2 国内外故障诊断技术研究现状 (3)1.2.1 国外现状 (3)1.2.2 国内现状 (4)1.3 研究内容 (5)2 燃气轮机关键部件故障诊断的总体方案设计 (7)2.1滚动轴承故障的总体方案设计 (7)2.2 滚动轴承机理及故障类型 (7)2.2.1 滚动轴承基本结构 (8)2.2.2 滚动轴承故障类型 (9)2.3 滚动轴承参数选取及处理 (10)3故障诊断方法 (13)3.1 BP神经网络 (13)3.1.1 BP神经网络原理 (13)3.1.2 BP神经网络诊断方法 (14)3.2 自适应模糊神经网络（ANFIS） (17)3.2.1 自适应模糊神经网络（ANFIS）结构 (18)3.2.2 自适应模糊神经网络（ANFIS）原理 (20)3.2.3 自适应模糊神经网络（ANFIS）诊断方法 (21)4 滚动轴承BP神经网络故障诊断试验研究 (25)4.1 故障诊断模型建立 (25)4.1.1 各层节点数确定 (25)4.1.2 初始权值的选择 (27)4.1.3 期望误差和学习率选取 (27)4.2轴承故障诊断的仿真试验研究 (27)4.2.1样本选取 (27)4.2.2 神经网络的训练 (29)4.2.3 神经网络的测试 (30)5 基于自适应模糊神经网络（ANFIS）的故障诊断试验研究 (32)5.1 诊断模型的建立 (32)5.1.1 样本的选取 (32)5.1.2 输入样本的模糊化处理 (33)5.1.3 输出结果的去模糊化处理 (34)5.2 轴承故障诊断仿真与结果 (34)6 不同神经网络故障诊断结果与分析 (38)7 结论 (39)结束语 (40)致谢 (41)参考文献 (42)附录ⅠBP神经网络故障诊断源程序清单 (43)附录Ⅱ自适应模糊神经网络（ANFIS）诊断源程序清单 (48)1 绪论1.1 课题背景和研究的意义1.1.1 研究背景作为新型的动力设备，燃气轮机具有结构紧凑、安全可靠、运行平稳，具有较高的热效率，可以快速启动并带动负载等优点，而日益受到人们的重视，应用范围也越来越广。
基于多类支持向量机的汽轮发电机组故障诊断
基于多类支持向量机的汽轮发电机组故障诊断
翟永杰;王东风;韩璞
【期刊名称】《动力工程学报》
【年(卷),期】2003(023)005
【摘要】故障诊断发展的瓶颈之一是故障样本的缺乏,而不仅在于诊断方法本身.支持向量机方法是专门针对小样本情况的,其目标是得到现有信息下的最优解而不仅仅是样本数趋于无穷大时的最优值.该文分析了多类支持向量机的DAGSVM算法,对于σ的取值,提出了基于错分样本数的变增量迭代算法,在小样本情况下对汽轮发电机组故障诊断进行了仿真研究,结果表明了该方法的有效性.图2表2参8
【总页数】5页(P2694-2698)
【作者】翟永杰;王东风;韩璞
【作者单位】华北电力大学,动力工程系,保定,071003;华北电力大学,动力工程系,保定,071003;华北电力大学,动力工程系,保定,071003
【正文语种】中文
【中图分类】TP18;TM311.07
【相关文献】
1.一种基于多类支持向量机的故障诊断算法 [J], 王强;陈欢欢;王珽
2.基于多类支持向量机的变压器绝缘故障诊断 [J], 袁松贵;匡迎春
3.基于多类支持向量机的汽轮发电机组故障诊断 [J], 毛继佩;翟永杰;韩璞;秦喜安
4.基于本体和信号分析的汽轮发电机组故障诊断方法研究 [J], 艾科勇;张永明;王文
斌;栗宇;剡昌锋
5.基于多类支持向量机的变压器故障诊断模型 [J], 江伟;罗毅;涂光瑜
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基于支持向量机的汽轮机振动故障诊断系统
基于支持向量机的汽轮机振动故障诊断系统
韩中合;刘明浩
【期刊名称】《汽轮机技术》
【年(卷),期】2013(055)002
【摘要】以MATLAB为开发平台构建了一套汽轮机振动故障诊断系统.该系统以支持向量机算法为核心,并通过建立支持向量机多分类模型对汽轮机常见故障进行了精确的诊断.
【总页数】4页(P127-130)
【作者】韩中合;刘明浩
【作者单位】电站设备状态监测与控制教育部重点实验室(华北电力大学),保定071003
【正文语种】中文
【中图分类】TK263
【相关文献】
1.基于LabVIEW的汽油发动机振动故障诊断系统设计 [J], 郝亮
2.基于Matlab的某电厂汽轮机振动故障诊断系统的研究 [J], 梁毅超
3.基于模糊专家系统的汽轮机远程振动故障诊断系统的设计与开发 [J], 邓彤天;杨文广;安少朋;蒋东翔
4.基于小波-神经网络的某电厂汽轮机振动故障诊断系统的研究 [J], 余熳烨;林颖
5.基于粒子群改进最小二乘支持向量机的汽轮机轴振动故障诊断 [J], 仝瑶瑶;张可馨
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基于改进鸡群算法和相关向量机的燃气轮机气路故障诊断技术研究
基于改进鸡群算法和相关向量机的燃气轮机气路故障诊断技术研究张平;罗易洲;王子聪;李亚民【期刊名称】《北京化工大学学报:自然科学版》【年(卷),期】2022(49)6【摘要】在管道输送过程中,燃气轮机的健康状态与管道的安全平稳运行密切相关。
为提高燃驱压缩机组燃气轮机气路故障诊断的准确率,以双轴燃气轮机为对象,通过建模获得不同气路故障类型的数据集,引入相关向量机(RVM)模型对典型气路故障进行分类诊断,并采用改进鸡群算法(ECSO)对RVM模型的超参数进行寻优。
结果表明,ECSO-RVM模型的分类精度为95.55%,明显优于支持向量机(SVM)、径向基核函数(RBF)神经网络、反向传播(BP)神经网络、改进蜂群算法-自适应模糊推理系统(IABC-ANFIS)和深度置信网络(DBN)等模型;在添加不同程度高斯白噪声的条件下,ECSO-RVM模型的分类精度始终保持在80%以上,说明该模型的分类精度、抗噪声能力和泛化能力较好,可用于燃气轮机气路故障的快速识别和诊断。
【总页数】10页(P73-82)【作者】张平;罗易洲;王子聪;李亚民【作者单位】国家管网集团联合管道有限责任公司西部分公司;辽宁沃尔德沃克科技有限公司【正文语种】中文【中图分类】TK14【相关文献】1.基于遗传算法优化的相关向量机的燃机涡轮叶片故障诊断2.基于萤火虫群算法优化最小二乘支持向量回归机的滚动轴承故障诊断3.基于骨干微粒群算法和支持向量机的电机转子断条故障诊断4.基于三比值特征量与改进鸡群算法优化支持向量\r 机的变压器故障模型5.基于鸡群算法优化相关向量机的混凝土坝变形预报模型因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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Ｎ故 样 ： 类 障本
（ 实 样 时本
图 ２ 最 优 分 类 面 不 蒽 图
样本 标准化
Байду номын сангаас
＋
计算样本 方差
不失一般性，设对所有样本 ｘ满足下列不等式 ： 。
＋
样本标 准化
＋
Ｎ个支持 向量机
Ｙ（
＋ ） ｌ ｌ２… ｎ ６ ， ，，
（） １
支 持 向量机 应 用 于 燃气 轮 机 故 障诊 断
万翔 ，屈 卫 东
摘 要：把 Ｓ Ｍ 应 用到 了燃 气轮机的故障诊断 中。利用 已知 的燃气轮机 各类故障样本训练和检验 Ｓ Ｍ ， 到若 干故障模式。 Ｖ Ｖ 得 通过改进 的 “ 一对 多”分 类算 法，实时采 集燃机运行样 本，计算待 测样 本与已知模 式的匹配程度 ，判断 出是否存在 故障并指
练 过 程 及 诊 断 过 程如 图 １ 示 ： 所
之 间的距离最大 ， 则该超平面为最优超平面。 中距 离超平 ‘ 其 面 最 近 的 异 类 向 量 被 称 为 支 持 向量 （ ｕ ｐ ｒ Ｖ ｃ ｒ 。如 Ｓ ｐ ｏｔ ｅｔ ） ｏ 图 ２所 示，黑点和 白点代表两类样本，Ｈ为最优超平面。
借助于数学模型先进行故障仿真和诊断，防患于未然，有着
很 高 的 经济 价 值 ， 目前 已经 成 为 国 内外研 究 的热 点 。 故障诊 断的方法很多 ， 不乏一些经典理论 ， 像神经 网络 、
模糊理论、专家系统、小波 分析等 ，但基于统计学原理的支 持向量机 （ ｕｐ ｒＶ ｃ ｒ ｃｍｅ Ｓ ｐ ｏｔ ｅｔ ｈ ）理 论有其特有 的优势 ， ｏ Ｍａ
出故 障 类型 ，并 通 过 Ｓ Ｍ 判 别 函数 值 有 效 的计 算 故 障 隶属 度 。诊 断 结果 表 明该 方 法 可 以准确 的对 不 同 的 故障 进 行 区分 ， 配 Ｖ
合 一 定 的硬 件 ，可 用 于 燃 气 轮 机状 态在 线监 控 和 诊 断 。利 用 Ｌ ｂ ｉ 和 Ｍａ ａ ａｖ ｗ ｅ ｔ ｂ进行 软件 的 实现 和 界 面 编 制 。 ｌ
１
．
（） ３
图 １ Ｓ Ｍ 训 练与 诊断 示意 图 Ｖ
求解此优化 问题 ，首先定义如下的 Ｌ ｇａ ｇ ａｒｎ ｅ函数 ：
作 者简介 ： 万 翔 （９３ ） 男 ， 南常 德 ， 海交 通大 学 自动化系 ， 士研究 生 ， １８．， 湖 上 硕 主要研 究方 向 ： 气轮 机故 障诊 断 ， 统仿真 ， 燃 系 上海 ２０ ４ ０２０ 屈卫 东 （９ ２） １６． ，男， 山西 ，上海 交通 大 学 自动化 系 ，副教授 ，硕士 研究 生导 师 ，主要 研究 方 向： 飞艇控 制和 发动 机 的控制 ，上
设 给 定 训 练 集 为 ｛ ） ， ，． ， ｝ 其 中 （ ， ， ｙ）．（ ｙ） （ ．， ， ∈ ｛一） Ｒ ， ｌ １，再假设该训练集 中的所有 向量均可被一个 ∈ ，
超 平 面 （ ｃ ６＝ 线 形 划 分 ，并 且 距 超 平 面 最近 的异 类 向量 们 ＋）Ｏ
此 ，因此故障诊断并不仅仅是简单的分类 ， 需要通过有效 还 的方法计算 出多个原因所 占的比重 ， 以方便维护人 员及 时有 效 的处理和预防故障。 本文通过现有燃 机的典型故障样本训练支持 向量机， 通 过循环采集算法实时获取燃机模型 的最新运行数据， 并通过 样本方差将实时样本 标准化 。 采用支 持向量机 处理 多分类 问 题 的“ 一对多” 方法，通过判别函数值的大小计算隶属度 。训
Ｍｉ ｏ ｏ ｕ ｅ Ａ ｐ ｃ ｔ ｎ ｏ ２ ， ｏ６ ２ １ ｃ ｃ ｍｐ ｔｒ ｐ ｌ ａ ｏ ｓ ｉ ６ Ｎ ． ０ ０ ｒ ｉ ｉ Ｖ ． ＇
文 章编 号 ： １０ －５Ｘ（０ ０６０ ５ －４ ０ ７７ ７ ２ １ ）・０ ５０
技术 交流
微 型 电脑 应 用
２１ 年第 ２ ００ ６卷第 ６期
其分类 的效果不受样本数量的限制， 在小样本的情 况下依然
能得出比较理想 的效果 。 燃气轮机的故障样本 数量有 限， 神 经网络等理论不适合小样本， 支持 向量机是一种比较理想 的
算法 。 同一 个 故 障 往 往 是 由多种 原 因造 成 的 ， 气轮 机 也 是如 燃
习问题 ，还 具有很强 的非线性分类能力。 Ｓ ＶＭ 是从线性可分情况 下的最优分类面发展而来的。
点 Ｘ到超 平面 Ｈ 的距 离 为 ：
＝
◆
一
＋
各分类判别 函数值
对多方法 训练
＋
Ｎ Ｖ 个Ｓ Ｍ分类器
◆
计 算隶属度
最优分类面 问题 可以表示成优化 问题 ，即在式（ 的约 ２ ）
束下，求式 （ ）的最小值： ３
＋
训练结束
＋
诊 结 ） 断束
（） ÷Ｉ ＝ ｌ Ｗ
故 障 的 直接 排 除 比较 困难 ， 且 会 带 来 较 大 的 经 济 损 失 ，故 并
传统统计学是众 多机器学 习方法 的基础 ， 这些方法都是 基于经验风险最 小化 原则 的。 但有时候 经验误差过小反而使 得推广能力下降，这就是过 学习问题 。 统计学 习理论是针对 小样本学习的理 论，并提出了结构风 险最小化原则。支持 向 量机方法就 是建立在此基础上 的， 根据有 限的样本信息，在 模型的复杂性和 学习能力之间寻求最佳折衷， 以期获得最好 的推广 能力。它的特 点是：可以很好 的解决小样本 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
关键词：燃 气轮机 ；Ｓ Ｍ算 法；故障诊断 ； “ Ｖ 一对 多” ；Ｌ ｂ ｉ ａ ｖｅ ｗ 中图分类号：Ⅱ， ７ ２ ７ 文献标志码：Ａ
０ 引言 １ 支持 向量机 基本 思想
燃气轮机 与活塞式 内燃 机和蒸汽动 力装置相 比有 结构 简单，小而轻的特 点，广泛应用 于军事 、航空、工业、电力 等领域。 由于在高温高压环境下高速运转， 很容易产 生故障。