基于OCSVM的压力钢管健康监测数据的异常检测

尚鑫; 方超群; 武东辉

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基于OCSVM的压力钢管健康监测数据的异常检测

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水电站的安全监测涉及电力供应的基本保障,本文通过对北京十三陵蓄能电厂引水系统压力钢管1、2号支管的健康监测数据进行无监督学习,将机器学习算法应用在工程数据处理实际中,为工程提供有效技术手段的可行性。本文从工程中设备运行的实时健康监测数据出发,提出了一种单类支持向量机(one class SVM,OCSVM)无监督学习算法,通过设备正常运行数据特征训练OCSVM模型,利用现有设备运行数据检测运行异常状态,现场数据实验结果验证了所提出的OCSVM算法的有效性。

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来源
《水电与抽水蓄能》 |2022年第1期|105-112|共8页
作者
尚鑫; 方超群; 武东辉;
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作者单位

国网新源控股有限公司北京十三陵蓄能电厂;

水利部水工金属结构质量检验测试中心;

郑州轻工业大学;

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正文语种 chi
中图分类 TV732.41;
关键词
压力钢管; 无监督学习; 健康监测; 异常检测;

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