基于DPSO优化支持向量机的水轮机组振动故障诊断

• 作者: 张欣伟 张锋利 陈文献
• 来源期刊: 西安理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 水轮机 振动故障诊断 动态粒子群算法 支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 172-175
• 页数: 4页
• 分类号: TK73.8
• 字数: 2841字
• 语种: 中文

摘要

针对PSO算法在寻找支持向量机最优参数的后期容易陷入局部最佳,影响支持向量机在水轮机振动故障诊断中的正确率这一问题,选用动态粒子群算法(DPSO)来优化支持向量机,将水轮机组的故障特征向量输入优化后的支持向量机进行故障类型诊断.仿真结果表明,DPSO优化的支持向量机有较好的分类识别准确率和较高的诊断精度,可以寻找到全局最优解.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张欣伟	西安理工大学水利水电学院	13	138	7.0	11.0
2	陈文献		2	23	2.0	2.0
3	张锋利		3	23	2.0	3.0