样本不均衡条件下设备健康度评估方法

发布时间：2021-05-26 15:59

　　为了保障设备稳定可靠运行,减少设备故障,针对很多设备采集样本不均衡的现状,提出了利用动态权重的支持向量数据描述（SVDD）方法对设备健康度进行评估;该方法首先利用设备正常健康数据进行SVDD单类学习;然后利用少量各种健康状态的数据样本计算SVDD模型超球面距离,结合其评估的健康度,使用二项式回归算法得到健康度拟合曲线,实现了健康度准确评估模型;在计算过程中,所有样本进行了指数变权的动态权重处理以提高准确性;最后以某型雷达发射机为例进行了测试验证;结果表明,该方法可实现设备健康状态准确评估,具有不错的实用价值。 

【文章来源】：计算机测量与控制. 2020,28(09)

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
0 引言
1 SVDD模型
2 融合动态权重归一化算法
    2.1 基于指数函数的动态权重算法
    2.2 基于权重因子的数据归一化算法
    2.3 多项式回归拟合算法
    2.4 数据预处理算法
    2.5 健康度评估方法
3 健康度实例评估与分析
4 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于相对健康度模型的齿轮箱运行状态综合评价[J]. 赵仙保,宣征南,韩念琛.  机械传动. 2019(02)
[2]基于大数据分析的列车健康度诊断方法[J]. 王维,齐玉玲.  电力机车与城轨车辆. 2018(06)
[3]基于多种测度的配电网关键设备在线状态评估[J]. 刘志文,董旭柱,吴争荣,陈立明.  电力系统及其自动化学报. 2018(11)
[4]基于LSTM的风洞设备健康状态评估方法研究[J]. 吴魁,孙洁,蒋波,王仙勇,黄玉龙.  计算机测量与控制. 2018(03)
[5]基于支持向量机的健康状态评估方法[J]. 张春,舒敏.  计算机系统应用. 2018(03)
[6]电能表健康度分析及整体运行状态预测方法[J]. 肖坚红,赵永红,薛晓茹,孙承露,吴少雄,武文广.  电网与清洁能源. 2016(07)
[7]多退化变量下基于实时健康度的相似性寿命预测方法[J]. 谷梦瑶,陈友玲,王新龙.  计算机集成制造系统. 2017(02)
[8]基于健康度分析与和声蚁群算法-支持向量机的故障预测模型[J]. 邱文昊,黄考利,金赛赛,连光耀.  计算机应用. 2015(11)
[9]基于深度学习理论的机械装备大数据健康监测方法[J]. 雷亚国,贾峰,周昕,林京.  机械工程学报. 2015(21)
[10]基于权重分析的灰色关联度法在供水管网健康度评价中的应用[J]. 许刚,王珅,王志红,屠宇,龙志宏,林浩添.  给水排水. 2014(07)

硕士论文
[1]基于SVDD的模拟电路异常检测方法研究及应用[D]. 马咏雪.哈尔滨工业大学 2016



本文编号：3206649