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基于优化核函数带宽SVDD的机械振动预警模型

作者:刘晓金,陈文武,王庆锋. 日期:2023-11-27/span> 浏览:205 查看PDF文档

基于优化核函数带宽SVDD的机械振动预警模型*
刘晓金1,陈文武1*,王庆锋2

(1.中石化安全工程研究院有限公司 设备安全研究室,山东 青岛 266000;
2.北京化工大学 高端机械设备健康监控及自愈化北京市重点实验室,北京 100029)


摘要:基于高斯核函数的支持向量数据描述(SVDD),因其具有良好的异常检测性能,常被用于机械振动故障预警领域,但其性能的好坏受限于核函数带宽的取值是否适宜。为此,针对常规高斯核函数支持向量数据描述(SVDD)存在需要负类样本训练模型、计算量大、不收敛、不适用于小数值数据等问题,提出了一种不需要专家经验知识和负类样本训练SVDD超球体的优化核函数带宽计算方法,构建了基于优化SVDD核函数带宽的机械振动故障预警模型。首先,根据空间矩阵复杂度的信息熵,量化表征核函数带宽的取值对SVDD超球体的影响;然后,采用粒子群优化(PSO)算法寻找空间矩阵复杂度最大时对应的核函数带宽σ取值,实现了目标函数的快速收敛目的;综合考虑惩罚参数对SVDD超球体描述边界的影响,引入惩罚参数对寻优结果进行了修正,完成了对历史正常运行状态数据驱动的机械振动故障预警模型的构建任务;最后,应用辛辛那提大学智能维护中心轴承试验数据集等6项公开实验室数据和4项工程案例数据,对上述方法的实用性和可靠性进行了验证,并将其结果与采用常规方法所得结果进行了对比验证。研究结果表明:与常规方法相比,采用优化核函数带宽计算方法训练出的机械振动故障预警模型的合格率为100%,超球体描述边界拟合良好,并且不存在不收敛的问题。

关键词:机械设备故障预警;高斯核函数;支持向量数据描述;核函数带宽;惩罚参数;超球体;空间矩阵复杂度;粒子群优化算法

中图分类号:TH133;TH113.1;TP18文献标识码:A文章编号:1001-4551(2023)11-1641-15

本文引用格式:

刘晓金,陈文武,王庆锋.基于优化核函数带宽SVDD的机械振动预警模型[J].机电工程,2023,40(11):1641-1654,1672.

LIU Xiaojin, CHEN Wenwu, WANG Qingfeng. Mechanical vibration warning model based on optimized kernel bandwidth SVDD[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2023,40(11):1641-1654,1672.





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