DIWO-SVM在除尘风机故障诊断中的应用

• 作者: 南新元 孔军 蔡鑫
• 来源期刊: 自动化仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 除尘风机 支持向量机 差分进化 故障诊断 数值优化
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 10-13,18
• 页数: 5页
• 分类号: TF181|TP277
• 字数: 4523字
• 语种: 中文

摘要

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。