基于损失函数的SVM算法及其在轻微故障诊断中的应用

尽早识别轻微故障,对提高生产过程设备运行的安全性具有重要意义。为实现对设备轻微故障的正确识别和及时诊断,该文提出了一种基于损失函数的支持向量机(SVM)算法。应用模糊理论的方法对支持向量机分类及最优分类面进行了解释,对可疑分类区列出了模糊隶属度的表达式。针对故障诊断等问题中误判造成的损失不同这一特点,定义了基于损失函数的模糊隶属度,并得出了修正后的最优分类面。SVM算法可以实现对设备轻微故障的准确识别,并可近似地判别故障的严重程度。文中以汽轮机减速箱轴承运行状态诊断为例,对样本数据经K-L变换后进行可视化研究,分类结果表明了该算法的可行性。