CN111382546B - 一种基于支持向量机建模对发电机绝缘系统进行寿命预测的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了本发明提供了一种基于支持向量机建模对发电机绝缘系统进行寿命预测的方法，给出了利用支持向量机算法建模的具体过程，以老化时间做输入分别建立六个发电机定子线棒非破坏性电参量预测模型，每五个老化周期为单位依次分别对六个非破坏性电参量做预测，再将结果分别带入所建立的基于支持向量机的发电机绝缘剩余击穿场强的寿命预测模型，直至预测结果低于临界剩余场强，从而更加精确地实现对发电机绝缘寿命的预测。
Description
技术领域
本发明属于发电机绝缘寿命预测领域，具体的说，是一种基于风险最小支持向量机建模对发电机绝缘系统进行寿命预测的方法。
背景技术
随着现代化工业的迅猛发展，许多大型化复杂结构的安全使用已成为当前工业稳定生产的重要前提。在电力系统领域中，发电机绝缘系统在整个运行寿命期限内承受着电气、机械和热负荷等应力作用，为保障系统的正常运行，发电机绝缘系统的寿命预测已成为判断其安全的重要因素。
在现有航空发电机寿命预测领域中，较多使用的是利用支持向量机中的支持向量回归做寿命预测，例如，现有专利文献CN107944168A（一种基于最小二乘支持向量机的发电机寿命预测建模方法，2018.04.20）公开的一种寿命预测建模方法，首先对试验数据进行分析进行降噪处理，把不符合要求的边缘样本点去除，并对试验数据进行归一化处理，然后计算样本数据高斯径向基核并确定核空间，计算样本数据高斯径向基核，若核值超过设定要求，则在样本数据中取出一组或两组数据作为支持向量，如果核值低于设定要求，则去除该类点，并确立核空间向量，最后根据最小二乘算法计算支持向量机的网络系数和偏置，并构建模型。
当然，对于发电机绝缘系统寿命预测而言，我们发现，虽然两者在分析过程中选取的特征量不同，但其建模算法和手段单一，只有理论的说法，没有具体程序的实现过程，建模方法没有创新点，参数寻优、模型优化过程未突显，预测结果准确性无法保障。
现有专利文献CN10552861A（基于支撑向量机的多维度多步骤寿命预测方法，2016.04.27）公开了一种可以实现系统跨步预测及系统劣化前提预警的多维度多步骤的寿命预测方法，包括：采集数据，得到构造运行数据特征值；特征值预处理，对原始数据作滤波处理和归一化处理；选取样本数据，建立多维训练数据集和测试集；建模参数优化；利用训练数据集训练多维度多步骤寿命预测方法的模型；输入测试集数据得到预测的结果。
发明内容
为更加精确的预测发电机绝缘寿命，本发明提供了一种基于支持向量机建模对发电机绝缘系统进行寿命预测的方法，给出了利用支持向量机算法建模的具体过程，以老化时间做输入分别建立六个发电机定子线棒非破坏性电参量预测模型，每五个老化周期为单位依次分别对六个非破坏性电参量做预测，再将结果分别带入所建立的基于支持向量机的发电机绝缘剩余击穿场强的寿命预测模型，直至预测结果低于临界剩余场强，从而实现对发电机绝缘寿命的预测。
本发明通过下述技术方案实现：一种基于支持向量机建模对发电机绝缘系统进行寿命预测的方法，包括以下步骤：
S1，通过老化试验获取各个老化周期所对应的非破坏性电参量和剩余击穿场强数据，剔除相关性不大的非破坏性电参量，选取剩余老化周期数据中，至少两组老化周期数据作为模型测试集，剩余老化周期数据作为模型样本集，并对模型样本集进行归一化处理；
S2，利用参数寻优函数获取寻优参数；
S3，构建支持向量机回归模型，将获取的寻优参数和归一化处理后的模型样本集代入支持向量机回归模型，训练得到发电机绝缘剩余击穿场强的寿命预测模型；
S4，对所述寿命预测模型进行双重验证，步骤如下：
S4a，将各模型样本集所对应的非破坏性电参量代入所述寿命预测模型，获得模型预测剩余击穿场强，将该数据与实际剩余击穿场强进行比对，若两者误差在允许范围内，则按步骤S4b进行；若两者误差超过允许范围，则返回步骤S2，重新确定寻优参数，
S4b，将模型测试集所对应的非破坏性电参量代入所述寿命预测模型，获得模型预测剩余击穿场强，将该数据与实际剩余击穿场强进行比对，若两者误差在允许范围内，则按步骤S5进行,若两者误差超过允许范围，则返回步骤S2，重新确定寻优参数；
S5，以老化周期替代非破坏性电参量，按步骤S1至S4所述方法，分别建立六个发电机定子线棒非破坏性电参量预测模型，并对其进行验证；
S6，以时间为输入项，每五个老化周期为单位依次输入六个发电机定子线棒非破坏性电参量预测模型，得到各个老化周期对应的非破坏性电参量，将对应的非破坏性电参量带入步骤S3所建立的发电机绝缘剩余击穿场强的寿命预测模型中，预测对应的剩余击穿场强，直至剩余击穿场强达到临界阈值，此时所对应的老化周期则为发电机寿命。
所述步骤S1中，运用威尔逊公式对老化试验获得的各个非破坏性电参量进行相关性检测，以剔除相关性不大的非破坏性电参量，所述威尔逊公式如下式（1）所示：
其中，Cov（X，Y）为X与Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差。
所述步骤S1中，选取两至三组老化周期数据作为模型测试集。
所述步骤S1中，根据模型样本集建立训练集和检验集，对训练集和检验集进行归一化处理。
所述步骤S1中，归一化处理公式如下式（2）所示：
其中，
原数据组，/>
为归一化后的数据，/>
为原数据组中最大的一个数据，
为元数据组中对小的一个数据，n为原数据组中的数据个数。
所述步骤S2中，寻优参数包括惩罚参数c和核函数参数g，采用参数寻优函数经交叉验证而得到，参数寻优函数如下式（3）所示：
[bestCVmse,bestc,bestg]=SVMcgForRegress(train_label,train_matirx,cmin,cmax,gmin,gmax) （3）
输入：
train_label：训练集的标签，
train_matirx：训练集，
cmin,cmax：惩罚参数c的变化范围，
gmin,gmax：RBF核参数g的变化范围；
输出：
best：最佳的惩罚参数c，
best：最佳的核函数参数g。
所述训练集为击穿场强。
所述步骤S3中，将步骤S2中获取的惩罚参数c和核函数参数g、步骤S1中归一化处理后的训练集和检验集带入支持向量机回归模型建立函数：
model=svmtrain(train_label,train_matrix,[‘libsvm_options’]; （4）
输入：
- train_label：训练集的标签，
- train_matrix：训练集的属性，
- libsvm_options：选项参数的设定，也是参数寻优后的结果；
输出：
- model：训练得到的发电机绝缘剩余击穿场强的寿命预测模型，
[predicted_label,accuracy]=svmpredict(test_label,test_matrix,model,[‘libsvm_options’]); （5）
输入：
- test _label：检验集的标签，
- test _matrix：检验集的属性，
- model：由svmtrain得到的回归预测模型，
- libsvm_options：选项参数；
输出：
- predicted_label：预测得到的回归结果，
- accuracy：回归预测准确率。
所述步骤S4中，剩余击穿场强误差的允许范围不大于3%。
本发明与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：
（1）本发明利用支持向量机建模，具体涉及的建模中间环节复杂，得到的结果准确性高，预测结果被认可程度更高。最终结果是通过输入老化周期得到发电机绝缘寿命，利用支持向量机算法建模的具体函数和程序，具体实现输入到输出的中间环节复杂，除了做数据处理等常规操作之外，首先，建立通过老化试验得到的非破坏性电参量和剩余击穿场强的回归模型，通过校验判断模型的精确度，若精确度不高继续对参数做调整直到达到预测效果。之后，建立老化时间和各非破坏性电参量（剔除相关性低的特征量后）的预测模型，每五个老化周期为单位依次分别对六个非破坏性电参量做预测，再将结果分别代入所建立的基于支持向量机的发电机绝缘剩余击穿场强的寿命预测模型，直至预测结果低于临界剩余场强。
（2）本发明所述建模过程清晰，有程序实现过程。
（3）本发明将非破坏性电参量作为中间量，建立老化周期和寿命的关系，结果不突兀，有据可依。
附图说明
图1为本发明方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。
实施例：
本实施例涉及一种基于风险最小支持向量机建模对发电机绝缘系统进行寿命预测的方法，能更加精确的预测发电机绝缘寿命，参见图1所示，其具体步骤如下：
S1，为建立非破坏性参量与击穿场强之间的关系，须获得老化试验各个老化周期多对应的非破坏性电参量和剩余击穿场强数据。
首先运用威尔逊公式对老化试验获得的各个非破坏性电参量进行相关性检测，以剔除相关性不大的非破坏性电参量，所述威尔逊公式如下式（1）所示：
其中，Cov（X，Y）为X与Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差。
将相关性小的非破坏特征参量剔除之后剩余的数据选取两至三组老化周期数据作为模型测试集以检验所建立的基于发电机绝缘剩余击穿场强的寿命预测模型的准确性，剩余老化周期数据作为模型样本集，参与基于发电机绝缘剩余击穿场强的寿命预测模型的建立。
由于老化试验所得到的非破坏性电参量大小差别很大，不同的量纲和量纲单位会影响到数据处理的结果，因此需要对根据模型样本集建立的训练集和检验集进行归一化处理。归一化处理公式如下式（2）所示：
其中，
原数据组，/>
为归一化后的数据，/>
为原数据组中最大的一个数据，
为元数据组中对小的一个数据，n为原数据组中的数据个数。
S2，为构建支持向量机回归模型，需要对惩罚参数c和核函数参数g进行赋值。惩罚参数c和核函数参数g的值采用交叉验证得到。参数寻优函数如下式（3）所示：
[bestCVmse,bestc,bestg]=SVMcgForRegress(train_label,train_matirx,cmin,cmax,gmin,gmax) （3）
输入：
train_label：训练集的标签，
train_matirx：训练集，
cmin,cmax：惩罚参数c的变化范围，
gmin,gmax：RBF核参数g的变化范围；
输出：
best：最佳的惩罚参数c，
best：最佳的核函数参数g。
S3，构建支持向量机回归模型，将步骤S2中获取的惩罚参数c和核函数参数g、步骤S1中归一化处理后的训练集和检验集带入支持向量机回归模型建立函数：
model=svmtrain(train_label,train_matrix,[‘libsvm_options’]; （4）
输入：
- train_label：训练集的标签，
- train_matrix：训练集的属性，
- libsvm_options：选项参数的设定，也是参数寻优后的结果；
输出：
- model：训练得到的发电机绝缘剩余击穿场强的寿命预测模型，
[predicted_label,accuracy]=svmpredict(test_label,test_matrix,model,[‘libsvm_options’]); （5）
输入：
- test _label：检验集的标签，
- test _matrix：检验集的属性，
- model：由svmtrain得到的回归预测模型，
- libsvm_options：选项参数；
输出：
- predicted_label：预测得到的回归结果，
- accuracy：回归预测准确率。
S4，对步骤S3所建立的基于支持向量机的发电机绝缘剩余击穿场强的寿命预测模型进行双重验证，步骤如下：
S4a，将各模型样本集所对应的非破坏性电参量代入所述寿命预测模型，获得模型预测剩余击穿场强，将该数据与实际剩余击穿场强进行比对，若两者误差在允许范围内，则按步骤S4b进行；若两者误差超过允许范围，则返回步骤S2，修改惩罚参数c和核函数参数g寻优范围，获得新的最佳惩罚参数c和核函数参数g；
S4b，将模型测试集所对应的非破坏性电参量代入所述寿命预测模型，获得模型预测剩余击穿场强，将该数据与实际剩余击穿场强进行比对，若两者误差在允许范围（剩余击穿场强的误差允许范围不超过3%）内，则按步骤S5进行，若两者误差超过允许范围，则返回步骤S2，修改惩罚参数c和核函数参数g寻优范围，获得新的最佳惩罚参数c和核函数参数g；
S5，若步骤S4验证了所建立的基于支持向量机的发电机绝缘剩余击穿场强的寿命预测模型可以精确的预测发电机剩余击穿场强，则说明支持向量机适用于发电机剩余击穿场强的预测。故以老化周期替代非破坏性电参量，重复步骤S1至S4所述方法，将老化周期做输入分别建立六个发电机定子线棒非破坏性电参量预测模型，并对其进行验证；
S6，以时间为输入项，每五个老化周期为单位依次输入六个发电机定子线棒非破坏性电参量预测模型，得到各个老化周期对应的非破坏性电参量，将对应的非破坏性电参量带入步骤S3所建立的发电机绝缘剩余击穿场强的寿命预测模型中，预测对应的剩余击穿场强，直至剩余击穿场强达到临界阈值，此时所对应的老化周期则为发电机寿命。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明做任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化，均落入本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于支持向量机建模对发电机绝缘系统进行寿命预测的方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1，通过老化试验获取各个老化周期所对应的非破坏性电参量和剩余击穿场强数据，剔除相关性不大的非破坏性电参量，选取剩余老化周期数据中，至少两组老化周期数据作为模型测试集，剩余老化周期数据作为模型样本集，根据模型样本集建立训练集和检验集，对训练集和检验集进行归一化处理；
S2，利用参数寻优函数获取寻优参数，寻优参数包括惩罚参数c和核函数参数g，采用参数寻优函数经交叉验证而得到，参数寻优函数如下式（3）所示：
[bestCVmse,bestc,bestg]=SVMcgForRegress(train_label,train_matirx,cmin,cmax,gmin,gmax) （3）
输入：
train_label：训练集的标签，
train_matirx：训练集，
cmin,cmax：惩罚参数c的变化范围，
gmin,gmax：RBF核参数g的变化范围；
输出：
bestc：最佳的惩罚参数c，
bestg：最佳的核函数参数g；
S3，构建支持向量机回归模型，将获取的寻优参数和归一化处理后的模型样本集代入支持向量机回归模型，训练得到发电机绝缘剩余击穿场强的寿命预测模型；
S4，对所述寿命预测模型进行双重验证，步骤如下：
S4a，将各模型样本集所对应的非破坏性电参量代入所述寿命预测模型，获得模型预测剩余击穿场强，将该数据与实际剩余击穿场强进行比对，若两者误差在允许范围3%内，则按步骤S4b进行；若两者误差超过允许范围，则返回步骤S2，重新确定寻优参数，
S4b，将模型测试集所对应的非破坏性电参量代入所述寿命预测模型，获得模型预测剩余击穿场强，将该数据与实际剩余击穿场强进行比对，若两者误差在允许范围3%内，则按步骤S5进行,若两者误差超过允许范围，则返回步骤S2，重新确定寻优参数，
S5，以老化周期替代非破坏性电参量，按步骤S1至S4所述方法，分别建立六个发电机定子线棒非破坏性电参量预测模型，并对其进行验证；
S6，以时间为输入项，每五个老化周期为单位依次输入六个发电机定子线棒非破坏性电参量预测模型，得到各个老化周期对应的非破坏性电参量，将对应的非破坏性电参量带入步骤S3所建立的发电机绝缘剩余击穿场强的寿命预测模型中，预测对应的剩余击穿场强，直至剩余击穿场强达到临界阈值，此时所对应的老化周期则为发电机寿命。
2.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机建模对发电机绝缘系统进行寿命预测的方法，其特征在于：所述步骤S1中，运用威尔逊公式对老化试验获得的各个非破坏性电参量进行相关性检测，以剔除相关性不大的非破坏性电参量，所述威尔逊公式如下式（1）所示：
其中，Cov（X，Y）为X与Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差。
3.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机建模对发电机绝缘系统进行寿命预测的方法，其特征在于：所述步骤S1中，选取两至三组老化周期数据作为模型测试集。
4.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机建模对发电机绝缘系统进行寿命预测的方法，其特征在于：所述步骤S1中，归一化处理公式如下式（2）所示：
其中，
原数据组，/>
为归一化后的数据，/>
为原数据组中最大的一个数据，/>
为原数据组中最小的一个数据，n为原数据组中的数据个数。
5.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机建模对发电机绝缘系统进行寿命预测的方法，其特征在于：所述训练集为击穿场强。
6.根据权利要求5所述的一种基于支持向量机建模对发电机绝缘系统进行寿命预测的方法，其特征在于：所述步骤S3中，将步骤S2中获取的惩罚参数c和核函数参数g、步骤S1中归一化处理后的训练集和检验集带入支持向量机回归模型建立函数：
model=svmtrain(train_label,train_matrix,[‘libsvm_options’]); （4）
输入：
- train_label：训练集的标签，
- train_matrix：训练集的属性，
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输出：
- model：训练得到的发电机绝缘剩余击穿场强的寿命预测模型，
[predicted_label,accuracy]=svmpredict(test_label,test_matrix,model,[‘libsvm_options’]); （5）
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