[发明专利]一种燃机压气机设备故障趋势预测方法

摘要

本发明公开了一种燃机压气机设备故障趋势预测方法，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。本发明的优点在于：对高斯核函数空间样本点可分性指标求解的公式是基于分数范数构造的，对特征向量在高斯空间中的映射点的形式进行改造，使其满足工程计算精度需要并节省时间成本。

主权项

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空间样本点可分性指标求解；设X＝(x1,x2,…,xi)，Y＝(y1,y2,…,yj)，其中i＝1,2,…n1，j＝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μx和μy分别为：X和Y的类间离散度距离Sxy为：Sxy=||μx-μy||p=Σi2k(μxi-μyi)pp;]]>X和Y的类内距离Sx和Sy分别为：式中μxi和μyi分别表示向量μx和μy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；则X和Y在高斯核空间内的可分性指标dxy为：dxy=SxySx+Sy;]]>通过dxy的值判断X和Y在高斯核空间中的可分性，dxy越大，表明X和Y在高斯核空间中的可分性越大。