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1、浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文鑒別性鄰域嵌入方法及其在水電機(jī)組異常檢測(cè)中的應(yīng)用作者姓名：章杭科指導(dǎo)教師：王萬良教授、鄭建煒副教授浙江工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院2014年4月TheDiscriminativeElasticEmbeddingMothedandItsApplicationintheAnomalyDetectionofHydroelectricGeneratingUnitCandidate：HangkeZhangJIfllIlllIIrlIIlll[1lfIfIY2620565Advisor：WanliangWang，JianweiZhengCollegeofComputerScie
2、nceandTechnologyZhejiangUniversityofTechnology學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所提交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的研究成果。除文中已經(jīng)加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文不包含其他個(gè)人或集體己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不含為獲得浙江工業(yè)大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位證書而使用過的材料。對(duì)本文的研究作出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均己在文中以明確方式標(biāo)明。本人承擔(dān)本聲明的法律責(zé)任。?名：寺枇氣～州?學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許
3、論文被查閱和借閱。本人授權(quán)浙江工業(yè)大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。本學(xué)位論文屬于l、保密口，在年解密后適用本授權(quán)書。2、不保密畎(請(qǐng)?jiān)谝陨舷鄳?yīng)方框內(nèi)打“、／”)作者虢幸粕研日期：衛(wèi)l哞‘月≯日導(dǎo)師簽名i—司／萬∥J日期：年月、、．／浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文鑒別性鄰域嵌入方法及其在水電機(jī)組異常檢測(cè)中的應(yīng)用摘要可再生能源開發(fā)戰(zhàn)略是國家十二五規(guī)劃的重要組成部分。小水電是一種資源分布廣、開發(fā)潛力大、環(huán)境影響小、可擴(kuò)展利用的可再生能源，在國家能源發(fā)展戰(zhàn)略上有著重大意義。在現(xiàn)階段，考慮到水電機(jī)組的復(fù)雜性以及小水電站位置
4、的苛刻性，通常采用專人值守的形式進(jìn)行設(shè)備維護(hù)與異常監(jiān)測(cè)。其過程不僅效率低下，而且過分依賴于工作人員的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，往往具有較高的誤判率，因此有必要研究機(jī)器學(xué)習(xí)理論與統(tǒng)計(jì)學(xué)理論并實(shí)現(xiàn)高性能識(shí)別算法，用于實(shí)現(xiàn)無人值守的小水電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。鄰域嵌入分析算法能夠有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)分簇可視化操作，如何提升鄰域嵌入算法的鑒別性能并應(yīng)用于水電機(jī)組噪聲源識(shí)別具有非常重要的研究?jī)r(jià)值。本文針對(duì)依據(jù)噪聲源進(jìn)行的水電機(jī)組異常檢測(cè)問題，分析了鄰域嵌入分析算法的有監(jiān)督擴(kuò)展與線性投影擴(kuò)展技術(shù)，設(shè)計(jì)了相應(yīng)的鑒別性鄰域嵌入分類算法。主要工作如下：(1)提出了基于拉斯優(yōu)化的鑒別性鄰域嵌入分類算法DEE。在異常檢測(cè)應(yīng)用任務(wù)中，現(xiàn)有的鄰域嵌
5、入分析算法由于缺少類別標(biāo)簽，識(shí)別率較為低下。DEE算法不僅能夠直觀地進(jìn)行數(shù)據(jù)分簇可視化展示，而且通過拉斯方向提升了模型構(gòu)建效率，使之得能勝任中大規(guī)模數(shù)據(jù)的鑒別任務(wù)。在3類公共數(shù)據(jù)集中驗(yàn)證了該算法的分簇能力與識(shí)別性能。(2)通過引入核技巧，在保留其線性投影特性的同時(shí)將DEE進(jìn)行非線性核化擴(kuò)展，提出了兩種不同類型的核化鑒別性鄰域嵌入分類算法KDEEl與KDEE2。考慮到水電機(jī)組設(shè)備異常運(yùn)行時(shí)振動(dòng)噪聲特征的非線性性質(zhì)。在模型構(gòu)建過程中，依據(jù)微分對(duì)象的不同，將核化的DEE版本稱之為KDEEl和KDEE2，兩者都能應(yīng)用于非線性輸入數(shù)據(jù)，且分簇能力與識(shí)別效率都較DEE有進(jìn)一步的提升。(3)分析了水電機(jī)
6、組異常振動(dòng)時(shí)所采集到的噪聲特性及其預(yù)處理手段，將本文所提的KDEEl、KDEE2、DEE等鑒別性算法應(yīng)用于實(shí)際的水電機(jī)機(jī)異常檢測(cè)中。通過噪聲特征子空間分簇以及識(shí)別率兩種實(shí)驗(yàn)結(jié)果，表明核鑒別鄰域嵌入分析算法具有較高的實(shí)用價(jià)值。關(guān)鍵詞：鑒別鄰域嵌入，水電機(jī)組，異常檢測(cè)，維數(shù)約簡(jiǎn)，核技巧i浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文TheDiscriminativeElasticEmbeddingAlgorithmforClassificationandItsApplicationintheAnomalyDetectionofHydroelectricGeneratingUnitABSTRACTRenewablee
7、nergydevelopmentstrategyisanimportantissueofthe12thfive-yearplan．SmallhydropoweriSakindofrenewableenergywithwidelydistributedresources．1argedevelopmentpotential．smallimpactonenvironmentandextensibleutilization．So
