【摘 要】
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冶金除尘风机广泛应用于冶金工业中,如果能及时检测诊断出除尘风机的故障,就能够很好地提高风机的安全性。针对除尘风机故障,提出一种基于差分入侵杂草算法优化支持向量机（DIW
【机 构】
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新疆大学电气工程学院,江南大学物联网工程学院
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冶金除尘风机广泛应用于冶金工业中,如果能及时检测诊断出除尘风机的故障,就能够很好地提高风机的安全性。针对除尘风机故障,提出一种基于差分入侵杂草算法优化支持向量机（DIWO-SVM）的模型。差分入侵杂草算法（DIWO）是一种具有较强鲁棒性、自适应性和随机性等特点的数值优化算法,用于支持向量机（SVM）的参数优化,能有效提高SVM分类准确率,以准确地识别除尘风机常见的故障。通过比较,验证了这种算法是可行的,并且具有很好的诊断能力。
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