基于加权最小二乘支持向量机改进算法的汽轮机通流部分故障诊断研究

• 作者: 冯磊华 李亮 李清 王运民 黄竹青
• 来源期刊: 汽轮机技术
• 学科: 工学
• 关键词: 最小二乘支持向量机 汽轮机 通流部分 故障诊断
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 运行维护
• 页码范围: 129-132
• 分类号: TK247
• 字数: 3535字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-5884.2012.02.015

摘要

汽轮机通流部分故障特征数据较多、故障类型复杂,很难建立精确的机理模型.提出一种基于加权最小二乘支持向量机(Weighted Least Squares Support Vector Machines,WLS - SVM)的改进算法,该算法用输出变量的留一交叉检验误差取代原有误差确定加权系数,解决了WLS - SVM由于加权系数与模型支持值相互影响,样本在剔除与不剔除之间反复变化而不收敛的问题.实验结果表明该方法能有效地剔除异常样本,减少故障特征量的数目,提高了校正模型的稳健性及WLS - SVM特征预测的速度和预测的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄竹青	长沙理工大学能源与动力工程学院	40	310	10.0	16.0
2	冯磊华	长沙理工大学能源与动力工程学院	21	98	6.0	9.0
3	李亮	长沙理工大学能源与动力工程学院	7	71	6.0	7.0
4	王运民	长沙理工大学能源与动力工程学院	34	306	10.0	15.0
5	李清	长沙理工大学能源与动力工程学院	4	46	4.0	4.0