基于增量式非线性流形学习的喘振监测方法

摘要

基于增量式非线性流形学习的喘振监测方法，从压缩机运行过程中表现出的多路动力学特性中构建出高维特征信息，利用局部切空间算法中提取出一维主流形，并通过增量式流形学习方法对该一维主流形进行实时更新，依靠监测主流形时间序列的几何结构的变化来判断压缩机变工况情况下是否发生喘振。本发明监测方法从压缩机设备自身运行中的完备高维特征数据集中提取出隐含的非线性变化规律，避免了漏报现象；同时，主流形具有扩大差异性的特点，增量式算法在保证实时性的基础上，使得报警线设置简单，误报率低，为有效实现喘振预警奠定了基础。