融合数据权重的雷达发射机健康状态评估方法

针对雷达发射机的健康状态评估中状态数据值大小不同对健康状态影响程度不同,提出了用指数函数对样本数据进行加权处理的方法;然后用支持向量机(SVM)作为判别算法构建了健康状态评估模型.该方法通过权重因子的调节,可有效突出个别状态数据恶化对整个健康状态的影响程度.在少量样本训练情况下,能显著提高健康状态评估的准确性.实际测试...     

样本不均衡条件下设备健康度评估方法

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。