自调支持向量机提升故障诊断：解决样本不平衡问题

本文主要探讨了在样本不均衡条件下，如何利用自调整支持向量机(SVM)进行故障诊断的问题。传统支持向量机(SVM)在处理两类样本数量严重不平衡的情况下，可能会导致分类超平面的偏移，从而降低故障诊断的准确性。这是因为过多的正常运行数据可能会淹没或压制少数故障数据，使得分类模型偏向于正常情况。 为了解决这个问题，作者提出了一种新型的支持向量机，具有自动调整风险惩罚因子的功能。这种自适应方法的核心在于它能智能地筛选有效样本，特别是那些高信息量的故障样本。通过增大这些样本的风险惩罚因子，可以强化它们在模型构建中的作用，减少由于样本不均衡造成的分类超平面偏移。这种方法能够确保在训练过程中，正负样本的风险损失保持平衡，从而有效地抑制了样本不平衡对诊断结果的影响。 作者将这种方法应用到变压器故障诊断的实际实验中，结果显示，通过这种方式，能够显著提升基于支持向量机的故障诊断准确率。在整个实验过程中，无论样本数量如何，算法都能保持稳定且有效的性能，这验证了提出的自调整支持向量机在处理样本不均衡问题上的有效性。 本文的主要贡献在于提出了一种新的故障诊断策略，利用自调整的支持向量机技术，解决了样本不均衡对诊断精度的负面影响，这对于实际工业环境中的故障预测和预防具有重要的实践价值。未来的研究可以进一步探索如何优化风险惩罚因子的调整策略，以适应更广泛和复杂的数据分布情况。