[发明专利]一种燃机压气机设备故障趋势预测方法

权利要求书

1.一种燃机压气机设备故障趋势预测方法，其特征在于：包括以下步骤：选择压气机某一运行状态下特定的运行参数组成特征向量，表征这个运行状态，通过高斯核函数将特征向量映射到高斯核函数空间中完成分类；

选用分数范数作为高维空间中距离度量的准则，基于分数范数对高斯核函数空间样本点可分性指标求解；

设X＝(x₁,x₂,…,x_i)，Y＝(y₁,y₂,…,y_z)，其中i＝1,2,…n₁，z＝1,2,…,n₂，X和Y是原始数据空间中的两类样本，

X和Y在高斯核函数空间中的均值向量μ_x和μ_y分别为：

X和Y的类间离散度距离S_xy为：

X和Y的类内距离S_x和S_y分别为：

式中μ_xi和μ_yi分别表示向量μ_x和μ_y中第i维数值，

和分别表示向量和中的第m维和第n维数值；

径向基核函数的定义式为：

是一个无穷维的向量，

||·||p是p范数，

范数参数p值越小，最远和最近邻之间距离的对比度越大，即由分数距离度量所计算的样本点之间的相对差异性更大，

分数范数的定义为：d维向量空间中的某点x＝(x₁,x₂,…,x_d)∈R^d的e^p范数为：

当p1时，该范数称为分数范数，

k为向量x和y的维度，

则X和Y在高斯核函数空间内的可分性指标d_xy为：

通过d_xy的值判断X和Y在高斯核函数空间中的可分性，d_xy越大，表明X和Y在高斯核函数空间中的可分性越大。