样本不均衡条件下设备健康度评估方法

来源：计算机测量与控制杂志2020年第9期北京时间：

作者：赵丽琴,刘昶,邓丞君

单位：成都大学信息科学与工程学院

摘要：为了保障设备稳定可靠运行,减少设备故障,针对大多数设备采集样本不均衡的现状,提出了利用动态权重的支持向量数据描述(SVDD)方法对设备健康度进行评估。该方法首先利用设备正常健康数据进行SVDD单类学习；然后利用少量各种健康状态的数据样本计算SVDD模型超球面距离,结合其评估的健康度,使用二项式回归算法得到健康度拟合曲线,实现了健康度准确评估模型。在计算过程中,所有样本进行了指数变权的动态权重处理以提高准确性。最后以某型雷达发射机为例进行了测试验证。结果表明,该方法可实现设备健康状态准确评估,具有不错的实用价值。

关键词：支持向量数据描述;二项式回归;健康度;动态权重

基金资助：国家自然科学基金青年(项目编号61502059)；四川省科技计划应用基础项目(项目编号：2018JY0272)