基于支持向量机的轧钢电机状态综合评价方法

摘要：

提出了一种面向设备管理的基于支持向量机(SVM)的轧钢电机状态综合评价方法.选取与电机状态密切相关的参数为评价指标,构建模拟电机状态综合评价体系的SVM评价模型,输出电机状态综合评价等级,制定绝对报警和相对报警两种警情设置,并建立警情溯源机制,从而为及时准确掌握电机状态和预报电机状态迁移趋势提供依据,有效防范渐变性故障的发生.以济钢热连轧厂粗轧上位电机为评价对象,基于历史监测数据构建电机状态SVM评价模型,并检验其有效性.实验结果表明,粗轧电机状态评价方法整体准确率为96.67％,对异常设备状态捕捉率为88.89％,异常状态误报率为3.33％.

关键词：设备管理、状态评价、综合评价、支持向量机

所属期刊栏目：38

分类号：TP277(自动化技术及设备)

在线出版日期：2016-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：61-65