ls-svm故障检测

LS-SVM (Local Sensitive Support Vector Machine) 是支持向量机(Support Vector Machines)的一种变体，特别适用于处理小样本、高维数据以及噪声较多的情况。在故障检测中，LS-SVM 通常用于异常检测任务，因为它可以识别出那些与正常运行状态有较大差异的数据点，即异常事件。

LS-SVM 的关键在于其局部敏感度，这意味着它对输入空间的不同区域赋予不同的响应敏感度，对于远离分类边界的点，其决策边界可能会更宽容。这使得模型能够更好地适应噪声数据，并提高对于小规模变化的捕捉能力，这对于工业过程中的故障诊断非常有用，因为故障往往是一些小的变化。

应用LS-SVM进行故障检测的一般步骤包括：
1. 数据收集：从设备或系统中获取运行数据。
2. 特征工程：选择或提取有助于区分正常和故障状态的特征。
3. 模型训练：使用LS-SVM算法建立故障检测模型，利用正常状态的数据作为正例，异常数据作为负例进行训练。
4. 测试和验证：使用测试数据评估模型的性能，如查准率、查全率等指标。
5. 实时监测与报警：在线应用模型预测新数据，一旦发现异常结果就触发报警机制。