基于支持向量机的水电机组状态趋势预测研究

【摘要】：趋势预测是水电机组状态监测与故障诊断系统中的重要内容之一,对保障机组安全稳定运行具有重要意义。针对水电机组振动的非线性、非平稳特性,提出将最小二乘支持向量机应用于水电机组振动状态趋势预测;并将该算法应用于某水电机组振动序列峰峰值的预测,与BP神经网络的预测结果的对比表明:最小二乘支持向量机算法更适合于水电机组状态趋势预测分析。 【作者单位】： 华中科技大学水电与数字化工程学院 华中科技大学水电与数字化工程学院 华中科技大学水电与数字化工程学院 华中科技大学水电与数字化工程学院
【关键词】： 趋势预测 最小二乘支持向量机 水电机组 BP神经网络
【基金】：国家自然科学基金资助项目(50579022,50539140)
【分类号】：TV737
【正文快照】： 0引言趋势分析是水电机组状态监测和故障诊断过程中的重要环节,它对保证机组安全稳定运行、实现视情维修、降低维修费用、提高设备的可用率,具有重要的作用。水电机组是一个复杂的非线性系统,其振动趋势和故障发生发展过程必将是一种异常复杂的非线性、非平稳时间序列。针对

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