西北水电
西北水電
서북수전
NORTHWEST WATER POWER
2013年
3期
58-61,65
,共5页
杜洪斌%张雷%李明桥%侯纪坤%白亮
杜洪斌%張雷%李明橋%侯紀坤%白亮
두홍빈%장뢰%리명교%후기곤%백량
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
支持嚮量機%分類器%模式識彆%狀態檢脩%統計學習理論%結構風險%廣義最優分類麵
지지향량궤%분류기%모식식별%상태검수%통계학습이론%결구풍험%엄의최우분류면
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-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.
模式識彆理論是水電機組狀態識彆與故障診斷的基礎,通過選擇不同類型的分類器來實現模式識彆.支持嚮量機(SVM)算法有效地改善瞭傳統分類方法的缺陷,具有較彊理論依據,適閤小樣本的模式識彆分類.結閤水電機組振動信號特點,採用Hilbert-Huang變換對信號做前期處理,以IMF函數能量值為基本元素構造特徵嚮量,將特徵嚮量輸入SVM進行模式識彆.結果錶明對于小樣本分類,SVM方法簡單有效,切實可用.
모식식별이론시수전궤조상태식별여고장진단적기출,통과선택불동류형적분류기래실현모식식별.지지향량궤(SVM)산법유효지개선료전통분류방법적결함,구유교강이론의거,괄합소양본적모식식별분류.결합수전궤조진동신호특점,채용Hilbert-Huang변환대신호주전기처리,이IMF함수능량치위기본원소구조특정향량,장특정향량수입SVM진행모식식별.결과표명대우소양본분류,SVM방법간단유효,절실가용.
