【摘 要】
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为提高汽轮机振动故障诊断准确率和识别率,提出一种基于BASO(天牛群搜索算法)优化SVM(支持向量机)故障诊断方法。针对支持向量机参数难以选取问题,将BAS(天牛须搜索算法)引入
【机 构】
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上海电力大学自动化工程学院,华能国际电力股份有限公司玉环电厂
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为提高汽轮机振动故障诊断准确率和识别率,提出一种基于BASO(天牛群搜索算法)优化SVM(支持向量机)故障诊断方法。针对支持向量机参数难以选取问题,将BAS(天牛须搜索算法)引入到PSO(粒子群算法)中,得到BASO,通过BASO对支持向量机进行优化得到诊断模型最佳参数。实例表明,BASO优化SVM模型可以准确、高效对汽轮机进行故障诊断,与PSO—SVM模型相比,BASO—SVM模型准确率和识别效率更高,具有较强的泛化能力和鲁棒性。
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