基于全矢支持向量回归的设备频谱成分预测研究

简介

支持向量机（SVM）在解决小样本、非线性及高维问题方面表现突出,支持向量回归（SVR）目前被广泛应用于设备状态趋势预测中用于故障定量分析。故障预测用于定性分析的相对较少,为进一步提高其预测精度,结合基于同源信息融合的全矢谱技术进行倍频成分预测。该方法采用全矢谱技术融合双通道信息,相比传统单通道信号提取方法,保障了SVR预测数据特征提取的完整性,提高预测精度。对特征频率进行分别预测,然后重新生成预测的频谱图。该方法应用于某电厂1号汽轮机振动数据的预测,实验结果表明,全矢支持向量回归（FVSVR）频谱成分预测方法具有较高的预测精度,可以对一些故障定性分析。