基于PCA和IGWO-SVM的水泥回转窑故障诊断研究

• 作者: 王盛慧 邵珠超 金星
• 来源期刊: 中国测试
• 关键词: 水泥回转窑 故障诊断 主成分分析 支持向量机 改进的灰狼算法
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 测控技术
• 页码范围: 92-96
• 页数: 5页
• 字数: 3372字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11857/j.issn.1674-5124.2017.10.018

摘要

为实现水泥回转窑故障的精确诊断,提出一种基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的回转窑故障诊断模型.通过引入差分进化(DE)算法的变异、交叉、选择操作来维持种群的多样性,克服灰狼算法易早熟收敛的缺陷,然后采用这种改进的灰狼算法(IGWO)对SVM的惩罚因子c和核函数参数g进行动态的寻优.运用PCA对采集数据进行降维处理,消除非相关因素,降低数据处理难度,然后将特征提取后的数据作为输入建立故障诊断模型,并与普通的SVM建模方法进行比较.实例表明:在有用信息量损失较小的前提下,分类准确率达到96.1538%,模型构建时间为2.9720 s,从而验证模型的准确性和高效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王盛慧	长春工业大学电气与电子工程学院	29	88	5.0	8.0
2	金星	长春工业大学电气与电子工程学院	22	69	5.0	7.0
3	邵珠超	长春工业大学电气与电子工程学院	4	2	1.0	1.0