基于改进混合蛙跳算法的SVM潜水轴流泵故障诊断

• 作者: 梁颖 游磊 潘茂林 邓近旦 韩祺祎
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 改进混合蛙跳算法 支持向量机 潜水轴流泵
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 理论创新
• 页码范围: 1-3
• 页数: 3页
• 分类号: TP306.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2020.05.001

摘要

为了提高潜水轴流泵故障诊断的准确性,提出了一种采用改进混合蛙跳算法(ISFLA)优化的支持向量机(SVM)的故障诊断模型.SVM参数的选取对故障分类结果影响很大,改进混合蛙跳算法克服了SFLA中种群趋同性和易陷入局部最优解的不足,利用ISFLA对SVM参数进行优化处理能够提高故障识别精度.为了验证该模型,搭建了潜水轴流泵故障实验平台,采集了正常状态、转子不对中和动静碰摩三种状态下的数据,分别用BP神经网络、蚁群优化ACO-SVM和ISFLA-SVM算法对它们进行分类故障识别.实验结果表明,ISFLA-SVM故障分类识别精度高于其他两种分类算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	游磊	成都大学信息科学与工程学院	27	53	4.0	6.0
3	梁颖	成都航空职业技术学院信息工程学院	50	190	7.0	11.0
4	韩祺祎	成都大学信息科学与工程学院	3	0	0.0	0.0
5	潘茂林	成都大学信息科学与工程学院	2	0	0.0	0.0
8	邓近旦	成都大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0