[发明专利]基于改进球向量机闭包球求解的往复式压缩机故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于改进球向量机闭包球求解的往复式压缩机故障诊断方法，采集往复式压缩机运行不同工况数据作为训练集，使用球向量机算法求解闭包球问题时，在训练集中寻找最远点时缓存点与球心的点积，用于球心更新一定次数后同一个点与球心的距离的计算；在寻找最远点时排除部分非最远点；点积求解方式的改变使点与球心距离的求解与支持向量不再相关，选择每间隔一定次数更新一次支持向量权重；当支持向量过多时，增大在支持向量集中寻找最远点的次数，通过这些策略，可以在较短的时间内完成故障诊断分类模型的建立，通过采集的测试数据对诊断模型进行检验可知诊断模型具有较高精度，能够高效完成往复式压缩机的故障诊断。

主权项

一种基于改进球向量机闭包球求解的往复式压缩机故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：1)利用温度传感器和压力传感器采集往复式压缩机各级缸的进气口以及排气口处在不同工况下的温度和压力数据，所述工况包括所述往复式压缩机的若干种故障类型；2)构造数据集S＝{z1,…,zN}，其中zi＝(xi,yi)，xi是采集到的d维温度和压力数据，yi∈{1,2,…,P}，i＝1,2,…,N，{1,2,…,P}为所述往复式压缩机的工况集合，yi为xi对应的工况，N为采集到的数据组数；3)采用改进球向量机闭包球求解算法对训练数据集进行训练，采用一对一的策略，P种工况共需训练个二分类器；确定改进球向量机闭包球求解算法的核函数以及近似求解精度目标εgoal；对于每个二分类器，所述算法在求解闭包球问题时，将所有zi通过映射映射到高维空间构成训练数据集，在训练数据集中寻找最远点时缓存对应点与球心的点积，用于球心更新一定次数后同一个点与球心的距离的计算；在寻找最远点时跳过部分非最远点；所有支持向量权重在球心每更新一定次数后再更新；当支持向量个数过多时，增大在支持向量集中寻找最远点的次数；寻找最远点时，第i个点与球心的距离为：其中，di,t为与的点积，初始化时求解所有di,0；第t+1次寻找到最远点后，为使球心移动位置最小，构造拉格朗日函数并求解，使球心更新为其中r为最小闭包球的半径；寻找最远点时，第i个点与球心的点积为其中，di,t‑j为已经计算得到的与球心的点积，系数Bt‑k＝βt‑1βt‑2…βt‑k，1<k≤j，且Bt‑1＝βt‑1，Γp＝Bp+1‑Bp，t‑j≤p≤t‑2，zp,m对应球心为时找到的最远点j为两次被采样到时球心的更新间隔；所述闭包球问题的求解具体包括以下步骤：满足核函数其中，k(xi,xj)为标准核函数，C为惩罚参数，初始化球心初始化近似求解精度ε＝ε0，如果点在球外，确定离球心最远的点使位置移动最小到保证球刚好接触到r为最小闭包球的半径；令ε＝ε/2，再次求解闭包球问题，直到ε<εgoal，达到闭包球的近似求解精度目标；所述在寻找最远点时跳过部分非最远点，具体包括以下步骤：取dtmp＝Bt‑jdi,t‑j‑λjΓt‑1，其中，Bt‑j＝βt‑1βt‑2…βt‑j，为球心为时找到的最远点，t‑j≤q≤t‑1，di,t‑j为与球心的点积，设当前离球心的最远点为如果dtmp>dm,t，dm,t为当前最远点与球心的点积，则认为第i个点不会成为最远点，直接跳过该点与球心距离的求解；所述支持向量权重在球心每更新一定次数后再更新，具体包括以下步骤：当tmodγ＝0，设γ为支持向量权重的更新间隔，球心更新为后所有支持向量权重更新为αi,t‑γ，支持向量权重为αi,t时更新所有的支持向量权重：αi,t＝αi,t‑γBt‑γ+1，其中，Bt‑γ+1＝βt‑1βt‑2…βt‑γ+1，为球心为时找到的最远点，t‑γ+1≤v≤t‑1，更新间隔中的最远点对应的γ个支持向量权重αu,m需要更新为：αu,m＝αu,m+Γt‑u，其中，Γt‑u＝(1‑βt‑1)βt‑2…βt‑u，u＝0,…,γ‑1，取Ncore为支持向量个数；4)达到近似求解精度目标后完成一个二分类器的求解，重复步骤3)直至完成所有二分类器的求解，得到改进的球向量机训练模型；5)通过所述改进的球向量机训练模型对所述往复式压缩机进行故障诊断，确定所述往复式压缩机的故障类型。