一种基于SSA-DWSVDD模型的泵站机组健康评价方法技术

本发明专利技术公开了一种基于SSA‑DWSVDD模型的泵站机组健康评价方法，属于泵站机组健康评价研究技术领域，包括：S1、搭建泵站机组数据采集平台，利用加速度传感器采集泵站机组关键部件在不同运行状态下的振动信号；S2、建立训练样本集和测试样本集；S3、利用训练样本集和麻雀搜索算法对DWSVDD模型的惩罚参数C和核参数γ进行优化，得到训练好的SSA‑DWSVDD模型；S4、将训练样本集输入到SSA‑DWSVDD模型中，得到泵站机组正常运行状态下的基线水平；S5、将测试样本集输入到SSA‑DWSVDD模型中，引进健康指数HI，对泵站机组的运行状况进行健康评价。本发明专利技术将健康评价指标引进到SSA‑DWSVDD模型中，以实时量化泵站机组的健康状况，从而使评价结果更加清晰和直观，具有提高评价模型计算效率和精准度的优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及泵站机组健康评价研究，尤其涉及一种基于ssa-dwsvdd模型的泵站机组健康评价方法。

技术介绍

1、泵站机组作为调水工程的核心组成部分，其性能直接影响着工程的正常运行。机组一旦出现故障，不仅会影响调水工程的效率，还可能引发重大经济损失和社会问题。因此，对泵站机组进行有效地定量评估，以提高机组运行的稳定性、可靠性，保障运行人员、设备的安全，减少不必要的维修费用，具有重要的研究价值。

2、在当今大数据时代，智能评价方法已得到了广泛的发展和应用，成为数据分析领域的一个重要发展趋势。与传统的评价方法相比，它们具有更好的学习能力、非线性映射能力和鲁棒性。支持向量数据描述(svdd)是基于支持向量机(svm)的一种简单有效的评价模型，其核心在于构建一个理想的超球体，以尽可能完整地包含目标类别的数据。与其他评价模型相比，它仅需要较少的正常样本就可以有效地进行模型训练，这使得它在数据稀缺的情况下仍然有效。

3、然而，标准svdd模型未充分考虑数据在实际空间中的密度分布，此外，模型中的惩罚参数c和核参数γ的选取对模型描述边界的形状起着本文档来自技高网...

【技术保护点】

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【技术特征摘要】

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【专利技术属性】
技术研发人员：田俊岳，赵杨，任宏魁，左罗，张丰收，胡杨春，喻金钟，张龙波，马东阳，闫丰收，
申请(专利权)人：河南水投申城四水同治工程管理有限公司，
类型：发明
国别省市：