风机状态预测新法：相空间LS-SVM提升准确性

本文主要探讨了一种结合相空间理论与最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LS-SVM）的风机状态预测方法。由王晓景、黎敏等人在北京科技大学机械工程学院和中国机械设备工程股份有限公司合作完成的首发论文，针对风机运行过程中常见的非线性和非平稳特性提出了创新性的解决方案。 在风机运行过程中，由于机械结构和环境因素的影响，其状态往往会表现出复杂且难以预测的动态行为。传统的预测方法如BP神经网络可能无法有效处理这种非线性问题。因此，研究者利用相空间重构技术，将原始的一维时间序列数据扩展到高维相空间，这有助于捕捉系统内部的复杂动力学规律。相空间是通过保留系统的部分动态信息，将系统状态可视化，从而揭示其潜在的秩序和模式。 接下来，论文采用最小二乘支持向量机作为预测工具。LS-SVM以其在小样本和非线性问题上的优秀性能而闻名，它通过构建一个最优的决策边界，有效地拟合和预测数据，尤其是对于非线性关系的处理。通过将相空间中的拓扑结构输入到LS-SVM模型中，这种方法能够更精确地捕捉风机振动状态的变化趋势。 为了验证新方法的有效性，研究者将结合相空间和LS-SVM的方法与传统的BP神经网络进行了对比分析。实验结果表明，在相同的样本数量下，新方法显著降低了预测的最大误差，从7.22%下降到3.75%。这一显著的性能提升证明了该方法在预测风机振动状态方面的优越性，为维修决策提供了更为准确和可靠的依据。 总结来说，本文的工作不仅推动了风电设备状态监控和故障诊断领域的研究，也为其他领域的动态系统预测提供了新的思路和技术支持。通过结合相空间理论和LS-SVM，研究人员成功地提高了风机状态预测的精度，这对于保障设备稳定运行和预防突发故障具有重要的实际意义。