基于支持向量机的轧钢电机状态综合评价方法

• 作者: 孙兆兵
• 来源期刊: 四川冶金
• 学科: 工学
• 关键词: 设备管理 状态评价 综合评价 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 自动控制与监测
• 页码范围: 61-65
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文

摘要

提出了一种面向设备管理的基于支持向量机(SVM)的轧钢电机状态综合评价方法.选取与电机状态密切相关的参数为评价指标,构建模拟电机状态综合评价体系的SVM评价模型,输出电机状态综合评价等级,制定绝对报警和相对报警两种警情设置,并建立警情溯源机制,从而为及时准确掌握电机状态和预报电机状态迁移趋势提供依据,有效防范渐变性故障的发生.以济钢热连轧厂粗轧上位电机为评价对象,基于历史监测数据构建电机状态SVM评价模型,并检验其有效性.实验结果表明,粗轧电机状态评价方法整体准确率为96.67％,对异常设备状态捕捉率为88.89％,异常状态误报率为3.33％.

作者信息

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