【学位授予单位】：中国水利水电科学研究院
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TV738
【目录】：
- 摘要6-8
- ABSTRACT8-15
- 第一章 绪论15-33
- 1.1 课题背景和意义15-16
- 1.1.1 我国水电行业的发展15
- 1.1.2 我国水电设备检修现状15-16
- 1.2 水电机组诊断方法概述16-22
- 1.2.1 状态监测与故障诊断概述16-17
- 1.2.2 故障诊断方法的分类17-18
- 1.2.3 常见诊断方法18-21
- 1.2.4 水电机组新异类检测的意义21-22
- 1.3 新异类检测方法的研究与应用现状22-25
- 1.3.1 基于统计学的新异类检测方法22-24
- 1.3.2 基于神经网络的新异类检测方法24-25
- 1.4 支持向量机的研究与应用现状25-29
- 1.4.1 支持向量机的发展过程25-26
- 1.4.2 支持向量机的理论现状26-28
- 1.4.3 支持向量机的技术现状28
- 1.4.4 支持向量机的应用现状28-29
- 1.5 新异类检测与支持向量机的关系29-30
- 1.6 论文的结构与内容30-33
- 第二章 新异类检测与支持向量机的基本原理33-53
- 2.1 引言33
- 2.2 机器学习理论33-35
- 2.2.1 机器学习问题的提出33-34
- 2.2.2 机器学习问题的分类和目的34-35
- 2.3 统计学习理论35-39
- 2.3.1 期望风险和经验风险35-36
- 2.3.2 VC维36-37
- 2.3.3 结构风险最小化37-39
- 2.4 新异类检测方法39-42
- 2.4.1 新异类检测的基本原理39-40
- 2.4.2 高斯密度法原理40-41
- 2.4.3 k均值聚类法原理41
- 2.4.4 新异类检测方法的特点41-42
- 2.5 支持向量机原理42-45
- 2.5.1 最优分类面和支持向量机分类42-44
- 2.5.2 核函数44-45
- 2.6 支持向量机的求解算法45-46
- 2.7 支持向量机的计算与应用46-52
- 2.7.1 支持向量机进行故障诊断的基本步骤46-47
- 2.7.2 利用Matlab SVM函数进行单类识别47-48
- 2.7.3 利用LibSVM工具箱进行多类识别48-51
- 2.7.4 两种实现工具的对比51-52
- 2.8 本章小结52-53
- 第三章 基于统计学和BOOTSTRAP方法的机组特征提取53-76
- 3.1 引言53
- 3.2 水电机组状态数据统计特征的提取53-55
- 3.2.1 水电机组常见数据特征53-54
- 3.2.2 水电机组状态数据统计特征的选择54-55
- 3.3 水电机组健康模型研究55-59
- 3.3.1 健康样本模型的设计55-56
- 3.3.2 测点数据与工况参数的相关性验证56-59
- 3.4 水电机组状态数据统计特性分析59-69
- 3.4.1 长期趋势分布特性分析59-64
- 3.4.2 短期数据分布特性分析64-65
- 3.4.3 时序分析65-69
- 3.5 BOOTSTRAP方法69-72
- 3.5.1 Bootstrap方法概述69-71
- 3.5.2 Bootstrap置信区间的计算71
- 3.5.3 Bootstrap方法的数学实现71-72
- 3.6 基于BOOTSTRAP方法的状态特征阈值计算72-75
- 3.6.1 结构模型72
- 3.6.2 计算方法72-74
- 3.6.3 结果分析74-75
- 3.7 本章小结75-76
- 第四章 基于新异类检测的机组状态评估方法研究76-94
- 4.1 引言76
- 4.2 基于经验数据的状态评估方法76-79
- 4.2.1 参考评估方法76-78
- 4.2.2 中位值评估方法验证78-79
- 4.3 基于健康标准的水电机组状态样本建模79-84
- 4.3.1 三维健康模型设计79-80
- 4.3.2 健康评估方法设计80-81
- 4.3.3 三维健康模型示例81-84
- 4.3.4 健康样本评估方法总结84
- 4.4 基于新异类检测的状态评估策略84-85
- 4.4.1 单次测试评估策略85
- 4.4.2 自适应在线评估策略85
- 4.4.3 完备样本区域描述策略85
- 4.5 基于新异类检测的无监督聚类评估方法85-90
- 4.5.1 无监督聚类与支持向量机的融合评估方法86-87
- 4.5.2 无监督聚类算法实现87-88
- 4.5.3 单类支持向量机(OC-SVM)88-89
- 4.5.4 单类支持向量机的改进决策方法89-90
- 4.6 水电机组状态信号的融合检测90-93
- 4.6.1 检测策略90-92
- 4.6.2 参数优化92-93
- 4.7 本章小结93-94
- 第五章 基于支持向量机多类分类的水电机组故障诊断94-108
- 5.1 引言94
- 5.2 支持向量机的多类分类方法94-100
- 5.2.1 多类分类原理94-96
- 5.2.2 多类分类器的构造96-99
- 5.2.3 全局多类分类99-100
- 5.3 轴系故障征兆提取方法100-104
- 5.3.1 小波包分解原理100-101
- 5.3.2 稳定性信号频带能量分析101
- 5.3.3 轴系故障能量征兆的提取101-102
- 5.3.4 结果分析102-104
- 5.4 基于最小二乘支持向量机的轴系故障诊断104-107
- 5.4.1 最小二乘支持向量机的数学算法104-105
- 5.4.3 基于LS-SVM的机组轴系故障诊断105-106
- 5.4.4 分类结果106-107
- 5.5 本章小结107-108
- 第六章 基于支持向量机的水电机组状态数据预测108-124
- 6.1 引言108
- 6.2 时间序列预测模型108-111
- 6.2.1 传统时间序列108-110
- 6.2.2 人工智能模型110
- 6.2.3 其他预测模型110-111
- 6.3 支持向量机回归111-114
- 6.3.1 支持向量机回归原理111
- 6.3.2 线性支持向量机回归111-113
- 6.3.3 非线性支持向量机回归113-114
- 6.4 水电机组状态数据的预测研究现状114-115
- 6.5 分段预测在水电机组在线监测数据预测中的应用115-118
- 6.5.1 分段SVR预测思想115
- 6.5.2 基于SVR的分段在线预测算法115-116
- 6.5.3 分段模型设计116-117
- 6.5.4 实例分析与算法评估117-118
- 6.6 多尺度预测在水电机组在线监测数据预测中的应用118-121
- 6.6.1 多尺度分析方法118-119
- 6.6.2 基于SVR的多尺度在线时间预测算法119-120
- 6.6.3 实例分析与算法评估120-121
- 6.7 预测方法评价准则与误差评价指标121-123
- 6.7.1 预测方法评价准则121-122
- 6.7.2 误差评价指标122
- 6.7.3 两种预测算法对比122-123
- 6.8 本章小结123-124
- 第七章 结论与展望124-127
- 7.1 总结和结论124-125
- 7.2 创新点125
- 7.3 研究展望125-127
- 参考文献127-142
- 致谢142-143
- 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果143-145
- 读博期间参加的主要科研工作145-146
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