基于损失函数的SVM算法及其在轻微故障诊断中的应用

• 作者: 王东风 王国鹏 翟永杰 韩璞
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 损失函数 模糊理论 故障诊断 轻微故障
• 年，卷（期）: 2003,（9）
• 所属期刊栏目: 热力工程
• 页码范围: 198-203
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 4573字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2003.09.041

摘要

尽早识别轻微故障,对提高生产过程设备运行的安全性具有重要意义.为实现对设备轻微故障的正确识别和及时诊断,该文提出了一种基于损失函数的支持向量机(SVM)算法.应用模糊理论的方法对支持向量机分类及最优分类面进行了解释,对可疑分类区列出了模糊隶属度的表达式.针对故障诊断等问题中误判造成的损失不同这一特点,定义了基于损失函数的模糊隶属度,并得出了修正后的最优分类面.SVM算法可以实现对设备轻微故障的准确识别,并可近似地判别故障的严重程度.文中以汽轮机减速箱轴承运行状态诊断为例,对样本数据经K-L变换后进行可视化研究,分类结果表明了该算法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王东风	华北电力大学动力工程系	170	3490	34.0	51.0
2	韩璞	华北电力大学动力工程系	272	4579	35.0	54.0
3	翟永杰	华北电力大学动力工程系	92	1421	19.0	35.0
4	王国鹏	华北电力大学动力工程系	4	161	3.0	4.0