基于單分類支持向量機的煤礦防爆電氣設(shè)備振動故障自動檢測

摘要：煤礦防爆電氣設(shè)備在運行過程中產(chǎn)生的振動會損害其機械完整性，導(dǎo)致緊固件松動、零部件磨損，并改變設(shè)備的結(jié)構(gòu)與振動模態(tài)，進(jìn)而引發(fā)信號特征的復(fù)雜變化，使得正常振動頻率與故障引發(fā)的新頻率成分相互混淆，模糊了正常信號與故障信號之間的界限，從而降低傳統(tǒng)檢測方法在故障檢測中的準(zhǔn)確性。針對上述問題，提出一種基于單分類支持向量機（OCSVM）的煤礦防爆電氣設(shè)備振動故障自動檢測方法。首先，構(gòu)造設(shè)備的正常狀態(tài)特征和振動故障狀態(tài)特征，根據(jù)OCSVM 的特性，將正常狀態(tài)特征序列設(shè)定為OCSVM 核函數(shù)的決策邊界學(xué)習(xí)目標(biāo)。考慮煤礦防爆電氣設(shè)備振動故障信號呈現(xiàn)非線性和高維特征，選定多項式核作為OCSVM 的核函數(shù)。然后，采用網(wǎng)格搜索和K?交叉驗證相結(jié)合的方式對OCSVM 進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)，以使OCSVM 達(dá)到更好的性能。最后，通過求取OCSVM 目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解，確定最優(yōu)決策邊界，以此實現(xiàn)煤礦防爆電氣設(shè)備振動故障的自動檢測。實驗結(jié)果顯示：① 在迭代次數(shù)為20 時，OCSVM 算法算法可完成收斂，達(dá)到穩(wěn)定。② 基于OCSVM 的電氣設(shè)備信號劃分實驗中，借助多項式核函數(shù)能精準(zhǔn)劃分樣本實現(xiàn)檢測。③ 振動故障自動檢測性能分析中，所提方法在各樣本量下準(zhǔn)確率均顯著高于紅外熱成像技術(shù)檢測方法、基于灰狼優(yōu)化支持向量機模型檢測方法，小樣本量時準(zhǔn)確率達(dá)98.25% 且穩(wěn)定性好。

關(guān)鍵詞：煤礦防爆電氣設(shè)備；振動故障檢測；單分類支持向量機；變分模態(tài)分解；熵矩陣

中圖分類號：TD684 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

煤礦井下環(huán)境具有高濕度、高粉塵、高溫和高壓等特點，對防爆電氣設(shè)備的穩(wěn)定運行提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)[1]。在這種環(huán)境下，防爆電氣設(shè)備不僅要承受常規(guī)的電力負(fù)荷，還要應(yīng)對各種物理和化學(xué)因素的影響。煤礦開采過程中，防爆電氣設(shè)備的運行和巖層的移動都會產(chǎn)生振動，這些振動傳遞到電氣設(shè)備上，易導(dǎo)致設(shè)備內(nèi)部的緊固件松動或零部件磨損（緊固件松動可能導(dǎo)致電氣設(shè)備接觸不良，零部件磨損會引起信號傳輸路徑的變化），從而改變設(shè)備的機械結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致信號波動或失真[2-3]，使正常信號和故障信號之間的界限變得模糊，增加了故障檢測的難度。為了確保煤礦安全生產(chǎn)，減少因電氣設(shè)備振動故障引發(fā)的事故，需要開發(fā)能夠適應(yīng)煤礦井下復(fù)雜環(huán)境的振動故障自動檢測技術(shù)。

在電氣設(shè)備故障檢測領(lǐng)域，國內(nèi)外學(xué)者和工程技術(shù)人員已經(jīng)進(jìn)行了大量的研究和實踐工作。文獻(xiàn)[4]利用紅外熱成像技術(shù)對電氣設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測，將被檢對象的不規(guī)則區(qū)域反映為異常區(qū)域，檢測中壓裝置電氣設(shè)備的故障，但紅外熱像儀的穿透力不強，對溫差有依賴性，且會受到煤礦復(fù)雜環(huán)境中溫度、濕度、粉塵等因素的干擾，影響檢測。文獻(xiàn)[5]提出基于灰狼優(yōu)化支持向量機模型，采集常見家用線性和非線性電氣正常及電弧故障波形信號并進(jìn)行頻域特征提取，實現(xiàn)電氣設(shè)備的故障檢測，但將故障信號的頻域特征作為灰狼優(yōu)化支持向量機模型的輸入來實現(xiàn)故障檢測會丟失部分時域信息，無法準(zhǔn)確反映設(shè)備狀態(tài)。文獻(xiàn)[6]基于非子采樣剪切波變換和自適應(yīng)脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過對比、融合設(shè)備的紅外圖像與可見光圖像，完成故障檢測，但2 種圖像的物理特性和成像條件存在較大差異，特征匹配精度較低，進(jìn)而導(dǎo)致故障檢測不準(zhǔn)確。文獻(xiàn)[7]將蜻蜓算法?蟻群優(yōu)化技術(shù)與尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行融合，依據(jù)蜻蜓算法?蟻群優(yōu)化技術(shù)所提取的特征，借助尖峰脈沖序列來實現(xiàn)對電氣設(shè)備故障的檢測，但蜻蜓算法?蟻群優(yōu)化技術(shù)存在算法復(fù)雜、參數(shù)調(diào)優(yōu)難、局部最優(yōu)等問題，影響檢測性能。文獻(xiàn)[8]基于UNet 網(wǎng)絡(luò)和深度殘差網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)電氣設(shè)備紅外圖像的分割結(jié)果完成故障檢測，但深度殘差網(wǎng)絡(luò)的冗余層會增加模型的復(fù)雜性和計算成本，減少圖像的有效感受野，降低檢測效率。

針對現(xiàn)有研究存在受環(huán)境因素干擾大、信息丟失、特征匹配精度低、算法復(fù)雜且優(yōu)化困難、模型復(fù)雜導(dǎo)致計算成本高等問題，本文提出一種基于單分類支持向量機（One-Class Support Vector Machine，OCSVM）的煤礦防爆電氣設(shè)備振動故障自動檢測方法。該方法圍繞設(shè)備正常與故障狀態(tài)特征構(gòu)造、核函數(shù)選擇、參數(shù)調(diào)優(yōu)及最優(yōu)決策邊界確定等步驟展開，以實現(xiàn)對煤礦防爆電氣設(shè)備振動故障的精準(zhǔn)自動檢測。

1 方法原理

首先，采用網(wǎng)格搜索算法結(jié)合 K?交叉驗證對OCSVM 的參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)操作，找到一組最優(yōu)的參數(shù)組合，使OCSVM 能夠以最佳的性能狀態(tài)來處理數(shù)據(jù)。然后，在經(jīng)過優(yōu)化后的OCSVM 模型中，利用正常狀態(tài)下防爆電氣設(shè)備的信號樣本進(jìn)行訓(xùn)練，自動檢測出設(shè)備的振動故障。最后，針對煤礦井下環(huán)境中信號特征復(fù)雜的特點，進(jìn)一步調(diào)整 OCSVM 的關(guān)鍵參數(shù)，讓模型更好地適應(yīng)環(huán)境，從而提高振動故障檢測的準(zhǔn)確性。

1.1 防爆電氣設(shè)備信號特征劃分

變分模態(tài)分解（Variational Mode Decomposition，VMD）作為一種有效的信號處理方法，能夠通過對信號特征的精細(xì)剖析，將復(fù)雜信號分解成一系列固有模態(tài)函數(shù)（Intrinsic Mode Functions，IMF）[9]，每個IMF代表信號的一個特定頻率分量。在進(jìn)行VMD 時，IMF 分量個數(shù)的確定需要綜合考慮信號的復(fù)雜度、采樣頻率及期望分析的頻率分辨率等因素。通常采用基于中心頻率估計法確定M，假設(shè)原始信號經(jīng)過離散化后得到離散信號，其傅里葉變換結(jié)果為x＾（ f ），f為估計信號。首先，對信號的頻譜進(jìn)行初步分析，估計信號主要頻率成分的數(shù)量和分布范圍。如果信號的頻譜在某個頻段內(nèi)呈現(xiàn)出N個明顯的峰值，且這些峰值之間的間隔相對較大，則將M設(shè)定為接近的值。然后，對M（M =|fs/2Δf|，其中fs為采樣頻率，Δf為期望的頻率分辨率）進(jìn)一步調(diào)整。在確定頻率分辨率時，需要考慮信號中不同頻率成分的間隔及分析的精度要求。最后，通過VMD 用IMF 描述設(shè)備信號。結(jié)合IMF 混疊密度和皮爾遜相關(guān)系數(shù)[10]，可得界定函數(shù)：

式中：η（ f ）為運行信號的頻域模態(tài)混疊密度；XM（ f ），X（ f ）為由相鄰的2 個IMF 經(jīng)傅里葉變換得到的頻域函數(shù)；ρ為重構(gòu)信號與初始信號的相關(guān)系數(shù)；li 和yi分別為重構(gòu)信號和初始信號的第i個樣本點；-l 和-y 分別為li和yi的平均值；A 為頻率對應(yīng)的幅值與頻率的頻域函數(shù)中心頻率處幅值的重疊面積。

煤礦防爆電氣設(shè)備表現(xiàn)出復(fù)雜的非線性行為，相空間重構(gòu)方法適用于分析非線性系統(tǒng)，能夠更好地捕捉系統(tǒng)的非線性特征，從而提高振動故障檢測的準(zhǔn)確性。已知防爆電氣設(shè)備運行信號序列為S={s1，"s2，…，"sj}，sj為第j個個防爆電氣設(shè)備運行信號，則基于界定函數(shù)的信號相空間重構(gòu)矩陣為

式中：s1為第1 個防爆電氣設(shè)備運行信號；s1+wτ-τ為S={s1，"s2，…，"sj}中按照相空間重構(gòu)規(guī)則確定的一個特定位置的信號值， w為嵌入維數(shù)， τ為延遲時間。

通過延遲時間和嵌入維數(shù)可以有效重構(gòu)出煤礦防爆電氣設(shè)備信號的動態(tài)相空間。采用互信息法選擇延遲時間，使信號與自身延遲之間的互信息達(dá)到最小。當(dāng)互信息最小時，意味著該延遲時間既能保持信號內(nèi)部的相關(guān)性，保證重構(gòu)后的相空間能夠反映原信號的動態(tài)特性，又能最大程度地減少冗余信息，避免信息的重復(fù)和干擾。采用虛假最近鄰法確定嵌入維數(shù)，通過檢查隨著嵌入維數(shù)增加，原本接近的點是否仍然保持接近來確定足夠的嵌入維數(shù)，以揭示系統(tǒng)的真實動態(tài)行為。經(jīng)過信號相空間重構(gòu)，得到維相空間映射下的正常狀態(tài)特征序列和振動故障狀態(tài)特征序列[11]。設(shè)正常狀態(tài)特征序列為{a1，a2，…，an}，振動故障狀態(tài)特征序列為{b1，b2，…，bn}，ai和bi分別為第i個正常和故障特征信號經(jīng)過歸一化處理后的熵值。對熵值進(jìn)行歸一化處理，能夠在統(tǒng)一的尺度下對正常狀態(tài)和故障狀態(tài)特征進(jìn)行比較和分析。

為進(jìn)一步量化正常狀態(tài)和振動故障狀態(tài)之間的差異，采用熵矩陣Y 揭示煤礦防爆電氣設(shè)備信號在正常和振動故障狀態(tài)下表現(xiàn)出的差異[12]，以實現(xiàn)對防爆電氣設(shè)備信號特征的劃分，并將熵值變化明顯的特征作為振動故障檢測的關(guān)鍵特征。

式中：e11為正常狀態(tài)特征序列的熵值統(tǒng)計量；e12為正常狀態(tài)特征序列與振動故障狀態(tài)特征序列之間的熵值關(guān)聯(lián)量；e21為正常狀態(tài)特征序列的熵值統(tǒng)計量；e22為正常狀態(tài)特征序列與振動故障狀態(tài)特征序列之間的熵值關(guān)聯(lián)量。

1.2 防爆電氣設(shè)備振動故障自動檢測

通過分析熵矩陣，可將信號的復(fù)雜性量化，從而更好地理解和區(qū)分正常和振動故障信號。然而，由于煤礦井下環(huán)境的復(fù)雜性，即使有了熵矩陣，正常和振動故障狀態(tài)特征信號之間的界限仍然不夠清晰。為了實現(xiàn)對防爆電氣設(shè)備振動故障的自動檢測，采用OCSVM 在高維特征空間中找到一個最優(yōu)的決策邊界，并將獲取的正常狀態(tài)特征作為OCSVM 核函數(shù)的學(xué)習(xí)目標(biāo)。

核函數(shù)是OCSVM 復(fù)雜度和泛化能力的決定性因素。采用線性核函數(shù)[13]分隔線性可分?jǐn)?shù)據(jù)，將不可分?jǐn)?shù)據(jù)核映射[14]至高維空間后再進(jìn)行線性劃分。因此，根據(jù)煤礦防爆電氣設(shè)備振動故障的非線性和高維特征特點，結(jié)合不同核函數(shù)的分隔方式，選取多項式核[15]作為OCSVM 的核函數(shù)。

多項式核能夠有效處理非線性關(guān)系和高維特征，且具有較好泛化能力。已知多項式核的獨立項gH、偏移項cH和多項式的度數(shù)，則OCSVM 的核函數(shù)為

式中：z1 ×z2為輸入向量z1和z2在初始空間中的內(nèi)積運算；‖z1 +z2‖為輸入向量z1和z2對應(yīng)元素相加后所得向量的模長。

采用OCSVM 檢測煤礦防爆電氣設(shè)備振動故障時，模型參數(shù)對性能影響重大，不合理的參數(shù)選擇會導(dǎo)致過擬合或欠擬合，影響故障檢測效果。為找到最優(yōu)參數(shù)組合，采用網(wǎng)格搜索和K?交叉驗證方法實施參數(shù)調(diào)優(yōu)，以實現(xiàn)OCSVM 的最佳性能。網(wǎng)格搜索能夠遍歷所有可能的參數(shù)組合，找到最優(yōu)解；K?交叉驗證[16-17]則可以有效避免評估偏差。因此，結(jié)合這2 種方法，可以更有效地優(yōu)化OCSVM 的參數(shù)，提高故障檢測的準(zhǔn)確性。煤礦防爆電氣設(shè)備振動故障自動檢測方法步驟如下。

1） 首先，初始化OCSVM 的參數(shù)范圍和尋優(yōu)步長，同時指定訓(xùn)練樣本集和交叉驗證的K 值。分割參數(shù)為網(wǎng)格，按照各參數(shù)的尋優(yōu)步長，在極限內(nèi)進(jìn)行搜索，遍歷各參數(shù)的所有可能值。

2） 對訓(xùn)練樣本集進(jìn)行劃分操作，將其劃分為K 個互不相交的子集，這些子集將用于交叉驗證，每個子集都只作為一次驗證集。循環(huán)遍歷每一折樣本，令當(dāng)前折為驗證集，其余所有折合并作為訓(xùn)練集。使用當(dāng)前折的驗證集和其余折合并后的訓(xùn)練集訓(xùn)練OCSVM，并計算驗證精確率Bk。在完成所有折的驗證后，求解所有Bk的均值，得到平均驗證精確率-Bk。

3） 循環(huán)以上步驟直到-Bk不再增加，則對應(yīng)的參數(shù)組合即為OCSVM 的最佳參數(shù)組合，完成OCSVM參數(shù)調(diào)優(yōu)。

4） 將構(gòu)造的正常狀態(tài)特征序列作為OCSVM 核函數(shù)的決策邊界學(xué)習(xí)目標(biāo)，通過求解目標(biāo)函數(shù)Wocsvm，在高維空間內(nèi)找到最優(yōu)的決策邊界。

式中：δ，L分別為決策邊界的法向量和截距；ξ為松弛系數(shù)；p為邊界支持向量率的上限；m為訓(xùn)練樣本數(shù)。

根據(jù)拉格朗日對偶理論[18-19]，結(jié)合拉格朗日乘子α，設(shè)立Wocsvm的對偶問題：

maxmin J （δ，"ξ，L，α） ：maxmin J （δ，"ξ，L，α） = Wocsvm -α[δ?（xi）-"L+ξ]（8）

式中?（xi）為信號xi的非線性映射函數(shù)。

分別對δ，L，ξ求偏導(dǎo)數(shù)并置零，將置零偏導(dǎo)數(shù)后的條件代入式（8），得到Wocsvm的最優(yōu)解：

式中P'為OCSVM 高維決策閾值參數(shù)。

5） 依據(jù)基于拉格朗日對偶理論求解最優(yōu)解的過程中得出的P'確定高維空間內(nèi)的最優(yōu)決策邊界[20-21]，根據(jù)下式辨識信號xi類別，實現(xiàn)OCSVM 對防爆電氣設(shè)備振動故障的自動檢測。

2 實例驗證

2.1 實驗準(zhǔn)備

本文選取YBX3-132S-4 隔爆型三相異步電動機作為待檢測目標(biāo)，其技術(shù)參數(shù)見表1。

采用高精度加速度傳感器， 采樣頻率設(shè)置為5 120 Hz，以捕捉設(shè)備在不同工況下的微小振動變化。振動數(shù)據(jù)通過三軸加速度計同時采集。使用熱敏電阻溫度傳感器，采樣頻率設(shè)為1 Hz，用于監(jiān)測設(shè)備關(guān)鍵部件的溫度變化，預(yù)防過熱導(dǎo)致的故障。通過電流互感器和電壓分壓器采集電氣信號，采樣頻率為100 Hz，用于分析設(shè)備的電氣性能，如電動機負(fù)載情況、電源穩(wěn)定性等。采用麥克風(fēng)或聲級計，采樣頻率為44 100 Hz，用于捕捉設(shè)備運行中的異常聲響，如軸承磨損、齒輪嚙合不良等聲音特征。實驗工況設(shè)置： ① 設(shè)備在額定負(fù)載下連續(xù)運行24 h， 每隔1 h 記錄1 次數(shù)據(jù)，包括上述所有類型的信號。② 將設(shè)備負(fù)載調(diào)整至額定負(fù)載的50%，運行4 h，同樣每隔1 h 記錄1 次數(shù)據(jù)。③ 將設(shè)備負(fù)載增加至額定負(fù)載的120%（確保在安全范圍內(nèi)） ， 運行2 h， 每隔30 min 記錄1 次數(shù)據(jù)，以觀察設(shè)備在高負(fù)荷下的表現(xiàn)。在不同負(fù)載工況的數(shù)據(jù)采集過程中，除了上述各種負(fù)載條件下的數(shù)據(jù)記錄，還需分別記錄設(shè)備從靜止到全速運行（啟動）和從全速運行到靜止（停止）的過程。每個過程持續(xù) 1 min， 采樣頻率調(diào)整為10 000 Hz，以捕捉瞬態(tài)變化。將采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保數(shù)據(jù)具有可靠的使用性。使用預(yù)處理后的正常狀態(tài)數(shù)據(jù)訓(xùn)練OCSVM，學(xué)習(xí)設(shè)備的正常狀態(tài)邊界。調(diào)優(yōu)后的參數(shù)：權(quán)衡因子為0.002，緩存大小為349 MiB，最多迭代284 次，收斂容忍度為1；多項式核函數(shù)中，獨立項為100，偏移項為1，多項式度數(shù)為15。

將自動檢測方法編程為OCSVM 算法集成到電氣設(shè)備振動故障監(jiān)測裝置中，使其能夠自動識別和報告設(shè)備的異常狀況，以實現(xiàn)對隔爆型三相異步電動機振動故障的自動檢測。

2.2 OCSVM 性能驗證

對OCSVM 算法性能進(jìn)行驗證，結(jié)果如圖1 所示。可看出隨著迭代次數(shù)的遞增，算法逐漸趨近收斂狀態(tài)，在迭代次數(shù)為20 時，通過網(wǎng)絡(luò)搜索算法結(jié)合K?交叉驗證進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)后的OCSVM 算法可完成收斂，達(dá)到穩(wěn)定。

2.3 基于OCSVM 的電氣設(shè)備信號劃分

利用OCSVM 實現(xiàn)對電氣設(shè)備信號的有效劃分，進(jìn)而檢測隔爆型三相異步電動機的振動故障，信號劃分結(jié)果如圖2 所示。

從圖2（a）可看出，振動故障信號呈現(xiàn)出較為復(fù)雜且不規(guī)則的波動形態(tài)，其幅值在時間軸上不斷變化，波動幅度較大且頻繁。這些特征表明設(shè)備的振動故障信號具有明顯的動態(tài)特性和復(fù)雜性。這種復(fù)雜的波動特征為后續(xù)信號特征提取和故障檢測提供了重要依據(jù)。由圖2（b）可看出，正常樣本的信號特征曲線相對平穩(wěn)，呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性，波動范圍較小。而故障樣本的信號特征曲線波動較為劇烈，整體趨勢不如正常樣本穩(wěn)定，且在某些時刻出現(xiàn)明顯的峰值和谷值變化。說明正常樣本與故障樣本在信號特征上存在顯著差異，這為利用OCSVM 進(jìn)行樣本分類提供了有效的特征基礎(chǔ)。由圖2（c）可看出，正常樣本和故障樣本在空間中呈現(xiàn)出一定的分布規(guī)律，通過多項式核函數(shù)的非線性映射能力，OCSVM尋找到了一個合適的曲面型決策邊界，將正常樣本和故障樣本有效地劃分開來。這表明所提方法通過構(gòu)造防爆電氣設(shè)備信號特征，以其為尋優(yōu)后OCSVM核函數(shù)的決策邊界學(xué)習(xí)目標(biāo)，能夠精準(zhǔn)地在高維空間中利用最優(yōu)決策邊界完成正常樣本與故障樣本的類別劃分，從而有效地自動檢測出隔爆型三相異步電動機中存在的振動故障。同時，也證明了多項式核函數(shù)在處理這種復(fù)雜分類問題時的有效性，它使得OCSVM 能夠適應(yīng)信號特征的非線性關(guān)系，提高了故障檢測的準(zhǔn)確性和可靠性。

2.4 振動故障自動檢測性能分析

為了驗證所提方法對煤礦防爆電氣設(shè)備振動故障的檢測準(zhǔn)確性，將所提方法對目標(biāo)防爆電氣設(shè)備的振動故障檢測結(jié)果與文獻(xiàn)[4]提出的基于支持向量機和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、文獻(xiàn)[5]提出的基于灰狼優(yōu)化和支持向量機方法作比較，結(jié)果見表2。

由表2 可看出，所提方法在所有樣本量下的檢測準(zhǔn)確率均顯著高于文獻(xiàn)[4]和文獻(xiàn)[5]方法。尤其是在小樣本量（100 個樣本）下，所提方法的準(zhǔn)確率達(dá)到了98.25%，遠(yuǎn)高于其他方法。隨著樣本量的增加，所提方法的準(zhǔn)確率雖有一定變化，但整體波動幅度較小，表現(xiàn)出較高的穩(wěn)定性。這是因為該方法能夠有效處理防爆電氣設(shè)備振動故障的非線性關(guān)系和高維特征，在區(qū)分正常信號與振動故障信號方面具備更強的辨識能力，進(jìn)而有效避免了誤檢和漏檢現(xiàn)象。

3 結(jié)論

1） 在驗證 OCSVM 性能實驗中，隨著迭代次數(shù)遞增，電氣設(shè)備振動故障數(shù)量減少。迭代20 次時，OCSVM 能在較短時間內(nèi)收斂并穩(wěn)定，優(yōu)化效果良好。

2） 利用 OCSVM 對電氣設(shè)備信號劃分，振動故障信號復(fù)雜、不規(guī)則，正常與故障樣本信號特征差異顯著。通過多項式核函數(shù)，OCSVM 能在高維空間用曲面型決策邊界有效劃分正常與故障樣本，檢測振動故障準(zhǔn)確可靠。

3） 所提方法在各樣本量下振動故障檢測準(zhǔn)確率均較對比方法高，小樣本量時優(yōu)勢明顯，且隨著樣本量增加，準(zhǔn)確率波動小、穩(wěn)定性高。

4） OCSVM 在處理新數(shù)據(jù)時泛化能力有限，尤其是在面對未見過的故障類型時；計算復(fù)雜度較高，在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上運行時可能影響實時性；特征選擇主要依賴人工經(jīng)驗，缺乏自動化的特征選擇機制。未來的研究將致力于引入深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)，提升OCSVM 的學(xué)習(xí)能力和自適應(yīng)能力，進(jìn)一步增強模型的泛化能力；建立更完善、涵蓋更多故障類型的大型數(shù)據(jù)集，為模型提供更全面的數(shù)據(jù)支持。

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基金項目：山西省重點研發(fā)計劃項目（202102100401014）。