分形支持向量回归预测动力装置运行状态

"这篇论文是2008年中国机械工程第19卷第1期刊登的，由李岳温和熙森发表，主要探讨了基于分形理论与支持向量回归的动力装置运行状态预测模型。该模型利用振动烈度作为关键特征数据，通过相空间重构和最小嵌入维数确定支持向量机的输入节点，然后运用支持向量回归算法预测设备状态趋势。实验证明，模型在单步和多步预测中的平均相对误差较低，能够有效满足动力装置状态预测的需求。" 动力装置的运行状态预测对于设备的维护和故障预防至关重要。本文首先深入分析了动力装置运行状态的特点以及预测需求。在传统的预测方法基础上，引入了分形理论，这是一种描述复杂系统和非线性现象的有效工具。分形概念被用来捕捉设备运行过程中的不规则性和自相似性，有助于更准确地反映设备状态的变化模式。 支持向量回归（Support Vector Regression, SVM）是一种强大的机器学习方法，尤其适用于处理非线性问题。在本研究中，SVM被用来建立预测模型。为了确定SVM模型的输入节点数，作者采用了相空间重构技术，该技术通过对时间序列数据进行处理，可以揭示系统的动态特性。通过计算最小嵌入维数，找到了最佳的输入节点数，从而优化了预测性能。 实验结果表明，所提出的预测模型在预测动力装置状态趋势方面表现优秀。单步预测平均相对误差仅为1.7881%，而30步预测的平均相对误差为3.3983%。这样的低误差率表明，模型能够有效地捕捉和预测设备状态的变化，对于长期运行状态监控和早期故障预警具有实际应用价值。 关键词涉及的动力装置、分形、支持向量回归、时间序列和预测，都是该研究的关键领域。分形理论用于描述系统的复杂行为，支持向量回归提供了一种适应非线性关系的预测工具，而时间序列分析则是理解动态系统变化的基础。这些方法的结合，为动力装置的健康管理提供了新的思路和手段。 这篇论文提出了一种创新的预测模型，结合了分形理论的洞察力和SVM的预测能力，成功应用于动力装置状态的预测，对于提高设备的运行效率和减少意外停机风险具有重要意义。其研究成果不仅对工程技术领域有直接影响，也为其他领域的设备状态监测提供了参考。