基于支持向量机的大型石化动力设备状态预测技术研究

• 作 者: 徐小力[1]陈涛[1]温后珍[1]阎楚良[2]
• 机 构: 北京机械工业学院,机电系统测控北京市重点实验室,北京,100085
• 出 处: 2006年全国振动工程及应用学术会议
• 发表日期: 2006年期

大型石化动力设备运行状态具有明显的非线性、非平稳特征,为保障设备的可靠运行及实现科学维护,研究了基于SVM(支持向量机)的状态趋势预测技术,提出了一种新的基于SVM的状态趋势组合预测模型.比较了SVM预测模型和传统的AR预测模型,研究结果表明SVM模型适用于中长期预测,预测精度较高.将该项预测技术应用于大型石化动力设备的状态预测,取得了较理想的预测效果.