基于IPSO优化LSSVM的水轮发电机组振动故障诊断

摘要：

提出改进的粒子群算法,并与最小二乘支持向量机相结合,得到基于IPSO-LSSVM的水轮发电机组故障诊断方法.改进后的粒子群算法能较好地调整算法在全局与局部搜索能力之间的平衡,将其应用于LSSVM的参数优化,可以提高故障诊断的精度和效率.实例分析结果表明,本文模型不仅能够取得良好的分类效果,而且诊断速度与精度均高于采用BP神经网络、LSSVM以及PSO-LSSVM等方法,适合在实际工程中应用.

关键词：水轮发电机组、振动、故障诊断、最小二乘支持向量机、改进粒子群算法

所属期刊栏目：42

分类号：TM312(电机)

资助基金：霍英东高校青年教师基金101076

在线出版日期：2016-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：373-378