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为了提高汽轮机转子故障诊断的准确率和识别效率,提出了一种基于CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)和CBBO(混沌生物地理学优化算法)优化SVM(支持向量机)相结合的故障诊断方法。首先利用CEEMDAN对转子振动信号进行分解,提取PE(排列熵)作为故障特征值,并构造特征向量;其次将混沌理论引入到BBO(生物地理学优化算法)中,得到CBBO,通过CBBO优化SVM得到诊断模型的最优参数。最后通过ZT-3转子试验台模拟汽轮机转子故障,利用得到的4种状态下的试验数据验证优化模型的有效性与先进性。结果表明:CBBO优化SVM模型可以准确、高效地对汽轮机转子进行故障诊断;与CPSO(混沌粒子群算法)优化SVM模型相比,该方法的故障诊断准确率和识别效率更高。 相似文献
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为了提高汽轮机转子故障诊断的准确率和识别效率,提出了一种基于混沌的生物地理学优化算法(biogeography-based optimization with chaos,简称CS-BBO)和支持向量机(support vector machine,简称SVM)相结合的故障诊断方法。首先,将混沌理论引入到生物地理学优化算法(biogeography-based optimization,简称BBO)中,得到CS-BBO算法;其次,通过CS-BBO算法优化SVM得到诊断模型的最优参数,增强SVM的学习能力和泛化能力;最后,通过ZT-3转子试验台模拟汽轮机转子故障,利用得到的4种状态下的试验数据验证优化模型的有效性。结果表明:CS-BBO算法优化SVM的模型可以准确、高效地对汽轮机转子进行故障诊断;与BBO算法优化SVM模型相比,该方法的故障诊断准确率和识别效率更高。 相似文献
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