[發明專利]一種基于量子支持向量機的故障診斷方法及系統在審
| 申請號： | 202210564984.0 | 申請日： | 2022-05-23 |
| 公開（公告）號： | CN115099263A | 公開（公告）日： | 2022-09-23 |
| 發明（設計）人： | 李媛媛;宋麗媛;方志軍;曹樂;孫祺淳 | 申請（專利權）人： | 上海工程技術大學 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海唯智贏專利代理事務所(普通合伙) 31293 | 代理人： | 劉朵朵 |
| 地址： | 201620*** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 量子 支持 向量 故障診斷 方法 系統 | ||
1.一種基于量子支持向量機的故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：
(1)、獲取數據并進行特征提取，確定訓練數據集和測試數據集；
(2)、依據所述訓練數據集和分類標簽的個數，構建若干個LS-SVM線性方程組，得到若干個QSVM分類器；
(3)、針對所述若干個線性方程組使用HHL算法求解，獲取訓練好的QSVM模型；
(4)、利用所述訓練好的QSVM模型對所述測試數據集進行測試，得到故障診斷結果。
2.根據權利要求1所述的一種基于量子支持向量機的故障診斷方法，其特征在于，所述特征提取為時域、頻域和/或時頻域。
3.根據權利要求1所述的一種基于量子支持向量機的故障診斷方法，其特征在于：所述分類標簽為N個時，構建N*(N-1)/2個所述LS-SVM線性方程組，得到N*(N-1)/2個所述QSVM分類器用于故障診斷。
4.根據權利要求1所述的一種基于量子支持向量機的故障診斷方法，其特征在于，所述步驟2中的構建LS-SVM線性方程組包括：對于訓練數據集其中xi∈Rn代表n維的輸入向量，yi∈{-1,1}代表輸出類別，Rn為輸入數據集，P為樣本的數量；LS-SVM分類問題可歸結為如下優化問題：
s.t.yi(W×xi+b)＝1-ei,i＝1,2...,p
式中ei為松弛變量，λ為正則化參數；
構造拉格朗日函數：
式中αi為樣本xi所對應的拉格朗日乘子；對上式的各個變量求偏導，可以得到：
α＝[α1,α2,...,αp]
其中K為p階的核矩陣。
5.根據權利要求4所述的一種基于量子支持向量機的故障診斷方法，其特征在于，所述QSVM分類器的數學模型為：
6.根據權利要求1所述的一種基于量子支持向量機的故障診斷方法，其特征在于：所述步驟3中的使用HHL算法求解是將所述線性方程轉化為量子化問題A|x＝|b的形式，其中A為N階Hermitian矩陣，|x與|b為希爾伯特空間中的列向量；對于Hermitian矩陣可以分解為：式中μi為A的特征值，e2πiθ為μi對應的特征向量；設|b＝[b0,b1,...bN-1]T。
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