关键词：旋转机械;;变工况;;支持向量机;;概率密度估计;;预警
摘 要：针对传统固定报警限未考虑时变工况的影响,易造成设备在高工况下虚警、低工况下漏警的问题,提出了一种基于BPNN(BP神经网络)和SVM-PDE(支持向量机概率密度估计)的旋转机械变工况故障预警方法。利用BPNN识别设备运行工况,结合信号处理方法从各工况振动数据中提取出多维特征并利用PCA(主成分分析)约简特征维度。将传统支持向量机(SVM)核函数改造为概率密度函数,将运行工况和低维特征输入SVM求解不同工况下正常样本的概率密度。以各个工况下正常样本概率密度值的边界值作为振动阈值进行故障预警。利用双转子试验台振动数据进行验证,结果表明,相较于固定阈值预警方法,基于BPNN和SVM-PDE的旋转机械变工况预警方法能有效降低漏警率和虚警率,验证了该方法的有效性。
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