粒子群优化的滑动窗口支持向量数据描述故障诊断法

"一种改进的支持向量数据描述故障诊断方法，结合了粒子群优化和滑动窗口技术，用于解决故障诊断中的样本获取困难和类别不均衡问题。此方法通过粒子群算法优化支持向量数据描述（SVDD）的核参数，并利用滑动窗口动态调整训练样本数量，从而有效地抑制过拟合，提高故障诊断的敏感性和泛化能力。在铜转炉吹炼过程的故障诊断实验中展示了其优越性。" 本文主要介绍了一种针对故障诊断问题的创新性方法，名为基于粒子群和滑动窗口的支持向量数据描述（M-SVDD）。在故障诊断领域，往往面临两类问题：一是故障类样本难以获取，二是数据类别不均衡。传统支持向量机（SVM）在处理这类问题时可能遇到挑战，而支持向量数据描述（SVDD）作为SVM的一种变体，专注于构建一个最小的边界球来包含正常数据，将异常数据点识别为故障。 M-SVDD方法通过集成粒子群优化（PSO）算法，可以更有效地搜索最优的核参数，从而提高SVDD模型的性能。粒子群优化是一种全局寻优的计算智能方法，能够有效地寻找复杂函数的最优解。在此应用中，它用于调整SVDD的核函数参数，以适应不同数据分布和特征，从而提升模型的拟合效果。 同时，该方法引入了滑动窗口技术，滑动窗口分为大窗口和小窗口。大窗口控制总的训练样本数，而小窗口则用来监测预测误差的变化。根据小窗口内预测误差的动态变化，可以实时调整大窗口的大小，这种机制有助于应对数据流的变化，保持模型的时效性和稳定性。 实验部分，M-SVDD被应用于铜转炉吹炼过程的故障诊断。结果显示，这种方法能够有效地抑制过拟合现象，即模型不会过度依赖训练数据，导致在新数据上的表现不佳。此外，M-SVDD表现出高故障敏感性和强泛化能力，这意味着它不仅能够准确检测到故障，而且在未见过的数据上也能保持良好的诊断效果。 M-SVDD方法通过结合粒子群优化和滑动窗口技术，为解决故障诊断中的挑战提供了一种新的思路。这种方法对于处理样本稀少、类别不均衡的故障诊断问题具有显著的优势，且在实际应用中展现了良好的性能。