基于云粒子群优化SVM的汽轮机转子故障诊断

为了提高汽轮机转子故障诊断的识别准确率和效率,提出了一种基于云粒子群算法(cloud particle swarm optimization,简称CPSO)优化支持向量机(support vector machine,简称SVM)的故障诊断方法。首先,将云理论与粒子群算法(PSO)相结合得到CPSO算法;其次,通过CPSO算法优化的SVM得到诊断模型;最后,通过ZT-3转子试验台进行汽轮机转子常见故障模拟实验,获取故障数据后进行故障识别研究。结果表明:与PSO-SVM模型相比,CPSO-SVM的诊断模型可以准确、高效地识别出故障类型,证明了该诊断方法的有效性和可行性。     

基于CEEMDAN与CBBO-SVM的汽轮机转子故障诊断研究

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。     

基于变分模态分解云模型和优化LSSVM的汽轮机振动故障诊断

针对汽轮机运行过程中的非平稳性和多分量性振动故障信号,提出一种基于变分模态分解相对熵云模型和优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的汽轮机振动故障诊断方法。首先,利用变分模态分解按照预设尺度将故障信号分解为K个模态分量,根据各模态分量与原始信号的相对熵大小去除伪分量,提取最佳分量并将其输入云模型,采用逆向云发生器提取特征向量。然后使用改进果蝇优化算法动态调整搜索步长搜寻影响LSSVM识别精度的超参数最佳组合,最后将特征向量输入参数优化后的LSSVM进行故障识别,并与采用经验模态分解相对熵云模型和集合经验模态分解相对熵云模型的LSSVM识别结果进行了对比。结果表明:所提方法优于传统的信号分解方法,对汽轮机振动故障类别具有很高的识别准确率。     

基于极限学习机的风电机组主轴承故障诊断方法

针对传统故障诊断方法在风电机组主轴承的故障诊断中诊断准确率不高的问题,引入了一种改进粒子群优化(PSO)算法,并结合交叉验证(CV)优化极限学习机(ELM)的方法。利用ELM建立故障诊断模型,采用主轴承振动信号的代表性时域特征参数作为模型输入,结合改进PSO算法和CV用于模型的参数优化,用于风电机组主轴承的故障诊断。实例分析表明,文章提出的方法可以快速、有效地诊断风电机组主轴承的故障,与LS-SVM,SVM和BPNN等方法相比,诊断准确率更高。     

基于改进粒子群优化支持向量机的汽轮机组故障诊断

基于支持向量机（SVM）在核函数参数和惩罚因子人为选取的盲目性以及传统粒子群算法（PSO）后期易陷于局部最小值的不足,提出了一种改进的粒子群算法（MPSO）,建立了汽轮机组振动故障诊断模型并且利用故障数据进行了模式识别.结果表明：模型能够对SVM相关参数自动寻优,并且能达到较为理想的全局最优解;与PSO-SVM和GA-SVM算法相比,MPSO-SVM算法在收敛速度和准确率方面都有所提高.     

基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断

针对支持向量机(SVM)用于变压器故障诊断中模型参数具有不确定性的问题,采用粒子群优化(PSO)算法对支持向量机参数进行优化,减少了模型参数的不确定性。故障数据测试表明,PSO能快速、准确地优化SVM参数,二者的结合可有效完成变压器故障分类,并取得较为满意的效果。     

基于LMD和SVM的柴油机气门故障诊断

针对柴油机气门故障诊断问题,在WP7柴油机上模拟了气门故障,提出了基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的气门故障诊断方法.该方法首先用改进LMD方法将缸盖振动信号分解成若干个瞬时频率具有物理意义的PF(product function)分量之和,然后从缸盖振动信号和分解得到的PF分量中提取故障特征向量,以此作为SVM分类器的输入进行故障诊断.此外提出了改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)用于SVM参数的优化.诊断结果显示,16组测试样本的测试结果均与实际状况相一致,诊断正确率为100%,该方法能快速准确地识别内燃机气门故障.     

基于参数优化VMD和散布熵的高压油泵故障诊断

针对现有基于时域特征的高压油泵故障诊断准确率低的问题,笔者提出一种参数优化变分模态分解(VMD)算法和散布熵的特征提取方法,并采用支持向量机(SVM)进行故障诊断．首先,基于对高压油泵工作原理及典型故障的分析,利用AMESim平台搭建高压油泵仿真模型进行故障模拟和信号采集．然后,针对VMD效果受限于分解个数和惩罚因子选取的问题,采用改进灰狼优化(IGWO)算法对VMD进行参数寻优．通过计算各模态的散布熵值形成故障特征向量,最后,采用SVM对故障特征向量进行训练和诊断,实现高压油泵的故障诊断．该方法的故障诊断准确率可达到95%以上,能有效地实现高压油泵故障诊断．     

基于CPSO-LSSVM的汽轮机热耗率软测量模型

为了准确建立汽轮机热耗率预测模型,提出了一种基于变空间Logistic混沌粒子群算法(CPSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的汽轮机热耗率软测量模型。采用变空间Logistic混沌搜索策略和粒子镜像越界处理策略来改善粒子群算法(PSO)的全局优化性能,提出了CPSO优化最小二乘支持向量机的超参数以改善模型预测精度,并以某600 MW汽轮机组为研究对象,利用该机组的运行数据建立CPSO-LSSVM的热耗率预测模型。结果表明:CPSO-LSSVM模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力,能够准确有效地预测热电厂的汽轮机热耗率。     

基于PSO-SVM模型的焊接转子环焊缝超声缺陷识别

提出了一种粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的方法,对焊接转子环焊缝的超声回波信号进行缺陷识别.对消噪后的超声回波缺陷信号进行4层小波包分解及结点重构,提取结点重构信号中近似部分的波峰系数和波形系数,并与细节部分的积分超声值、有效值和绝对值方差组成样本的特征向量;采用PSO算法对SVM的惩罚因子和核函数参数进行优化选择,最后完成缺陷识别.结果表明:PSO-SVM模型对预测样本具有很好的识别效果,与其他常用的SVM模型相比,PSO-SVM模型无论是识别率还是识别时间上都具有良好的效果.     

基于VMD和SVPSO-BP的滚动轴承故障诊断

为了提高旋转机械滚动轴承故障诊断的准确率,提出一种基于变分模态分解（VMD）和缩放变异粒子群算法（SVPSO）优化BP神经网络的旋转机械滚动轴承故障诊断方法。通过在标准粒子群算法中加入缩放因子以及粒子变异操作提升其局部与全局寻优性能,得到一个改进的粒子群算法——缩放变异粒子群算法（SVPSO）,再利用该算法优化BP网络的权值与阈值,提高BP神经网络的故障诊断精度;进一步,为了减少输入特征向量对BP神经网络分类性能的影响,采用VMD分解轴承振动信号,并计算其IMF分量时频熵的方法构建信号特征向量。通过与其他采用相同基准轴承数据集的诊断方法作对比,所提方法的故障诊断精度和算法稳定性均得到有效提升。     

基于PSO优化LS-SVM的短期风速预测

提出了一种基于粒子群(PSO)算法优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的风电场风速预测方法。以相关性较高的历史风速序列作为输入,建立预测模型,并用粒子群算法优化模型参数。在对未来1 h风速进行预测时,文章所提出的模型比最小二乘支持向量机模型及BP神经网络模型具有较高的预测精度和运算速度。算例结果表明,经粒子群优化的最小二乘支持向量机算法是进行短期风速预测的有效方法。     

基于有限元技术的大型汽轮机转子寿命评估系统

结合机械结构寿命评价理论和数值分析方法,对基于有限元的大型汽轮机转子寿命评估系统进行研究。采用归一化方法对复杂的转子实际换热边界条件进行处理;依据转子的运行历史数据和结构几何参数自动生成传热学、力学边界条件,利用Delaunay非结构化自动剖分算法对几何模型进行网格剖分,将载荷谱处理和损伤累积无缝嵌入有限元分析过程。在此基础上,形成了基于复杂数值方法的转子寿命评价集成化系统,该系统具备了转子稳态、瞬态温度场、应力场和应变场分析及损伤和寿命评估功能,能直观显示转子损伤场分布及其演变,克服了传统方法中一些难以处理的技术障碍。     

基于粒子群蚁群混合算法的配电网故障后重构研究

针对粒子群算法在配电网故障恢复中容易陷于局部干扰和蚁群算法计算速度慢的缺点,提出了适用于配电网故障后重构的基于粒子群蚁群的混合算法,确定了配电网重构时的潮流计算方法和目标函数,根据配电网的网孔对配电网的支路进行分组、编码,并简化网络;最后采用粒子群算法、蚁群算法、混合算法共三种算法对IEEE33节点系统进行了故障后的重构仿真分析,仿真结果验证了混合算法在配电网故障后重构应用中的有效性。     

Parameter extraction of solar cell models based on adaptive differential evolution algorithm

In this paper, a new approach based on adaptive Differential Evolution Technique (DET) is used to extract the parameters of solar cell models accurately. The adaption is achieved through crossover and mutation factor. It is indicated that the optimization with an objective function can minimize the difference between the estimated and measured values. In order to verify the performance of the proposed system, three different solar cell models: single diode model, double diode model, and photovoltaic module are used to extract the parameters. The analysis is performed by using the voltage and current data sets. The result shows that the proposed DET outperforms these other methods: chaos particle swarm optimization (CPSO), genetic algorithm (GA), harmony search algorithm (HSA), and artificial bee swarm optimization (ABSO). Furthermore, the DET technique is practically validated by two different solar cell types such as monocrystalline and multi-crystalline and modules. The performance of solar cell models has been verified and the outcome shows that it is an optimal method which suits the parameter extraction of solar cells and modules.     

基于改进粒子群优化RBF网络的变压器故障诊断

为提高变压器故障诊断精度,提出了一种改进粒子群优化RBF网络算法,用于优化RBF网络的中心参数。首先通过非线性递减权值策略改进粒子群算法,再利用改进粒子群优化RBF网络,最后建立用于变压器故障诊断的RBF网络模型,并在Matlab平台上进行了仿真测试。结果表明,优化后的RBF网络比单一RBF网络故障诊断率有大幅提高。通过诊断国网某公司的5组故障实例,验证了所提算法的可行性。     

海上风电场功率提升和疲劳平衡综合优化控制

针对海上风电场,综合功率提升和疲劳平衡分配的优化目标,提出一种以天为优化周期的优化策略。在电网高负荷时段,基于Jensen尾流模型,以轴向诱导因子为优化变量,风电场整场功率最大为目标,运用随机粒子群算法进行风功率利用提升优化控制;在电网低负荷时段,基于风电机组综合疲劳系数计算方法,以机组轴向诱导因子为优化变量,应用尾流计算模型调整轴向诱导因子来满足电网限功率指令,以机组疲劳系数标准差最小为目标,采用粒子群算法寻优进行疲劳平衡优化。以某海上风电场进行算例分析,结果表明该优化策略在一天的优化周期内可较好地实现风电场功率提升和疲劳平衡的综合优化。