基于SVDD和相对距离的设备故障程度预测
基于SVDD和相对距离的设备故障程度预测
针对设备故障程度预测问题，提出一种基于支持向量数据描述和核空间相对距离的预测算法。首先通过实验分析法，优化选取了对设备故障程度敏感的频域特征参数及核函数参数；然后分别单独训练设备不同故障程度的数据样本，得到相应的描述设备故障程度的各独立封闭超球体，并引入待测样本点至各超球体中心的相对距离，确定样本所属的故障程度，在此基础上建立设备故障程度预测模型。通过转子振动台所模拟的不平衡故障数据进行实验验证，表明所提出方法能有效预测设备的故障程度。