基于GA优化支持向量机的变压器故障诊断

针对变压器故障诊断中出现的多故障分类问题,为提高支持向量机的多故障分类的准确率,利用遗传算法(GA)对支持向量机的相关参数进行了优化。将利用遗传算法优化的支持向量机(GA-SVM)应用于变压器故障诊断中,并与利用粒子群算法优化的支持向量机(PSO-SVM)的识别结果进行比较。对比试验结果可以看出,GA-SVM算法能够更为有效地选择支持向量机的相关参数,在很大程度上提高了变压器多故障分类的准确性。     

基于多类支持向量机的变压器故障诊断模型

针对现有支持向量机诊断模型构造复杂、参数设计困难等问题,建立了基于多类支持向量机的变压器故障诊断模型,并提出一种实用的支持向量机参数寻优方法。该方法结合网格搜索,对训练样本进行分组交叉验证寻找给定范围内的最优参数,有效地解决了支持向量机的参数设计难题。实例计算表明,基于参数寻优建立的多类支持向量机模型在保证很高的故障分类正确率的同时,大大降低了二值支持向量机分层组合模型的构造及参数设计的复杂程度,具有很好的实用性和推广性。     

基于支持向量机的燃气轮机故障诊断

分析燃气轮机的8种典型常见故障,建立了基于支持向量机的故障诊断模型,用实例计算证明其有效性。同时和神经网络方法对比后发现：在小样本情况下,支持向量机方法的计算结果比神经网络要好,推广能力更强,而且效率高于神经网络。本方法针对故障诊断样本少的特点,为建立智能化的燃气轮机状态监控和故障诊断提供了一种新的途径,具有广泛的实用价值。     

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.     

基于人工蜂群算法优化支持向量机的燃气轮机故障诊断

针对基于SVM(支持向量机)的故障诊断方法中支持向量机的参数难以选取导致诊断结果较差的问题,采用ABC(人工蜂群算法)对支持向量机的惩罚因子C和核函数参数σ进行优化;并构建了ABC-SVM(人工蜂群优化支持向量机)对燃机涡轮叶片故障进行诊断。诊断实例表明,该方法诊断准确率达到96. 43%,具有很好的诊断效果,为燃气轮机故障诊断提供了一种新的方法,具有实际应用价值。     

基于多类支持向量机的汽轮发电机组故障诊断

故障诊断发展的瓶颈之一是故障样本的缺乏，而不仅在于诊断方法本身。支持向量机方法是专门针对小样本情况的，其目标是得到现有信息下的最优解而不仅仅是样本数趋于无穷大时的最优值。该文分析了多类支持向量机的DAGSVM算法，时于σ的取值，提出了基于错分样本数的变增量迭代算法，在小样本情况下时汽轮发电机组故障诊断进行了仿真研究，结果表明了该方法的有效性。     

基于支持向量机的柴油机排气阀智能故障诊断研究

排气阀是柴油机的重要部件之一，其故障诊断一直受到研究者的关注，传统的学习机器在小样本学习时不具有良好的泛化能力，其现场效果与实验室精度差距较大。建立在统计学习理论基础之上的支持向量机具有和样本数相适应的最优泛化能力。利用支持向量机适合处理高维数据以及具有良好泛化能力的特点，建立了排气阀故障诊断模型，将排气阀振动信号经过小波包分解后提取的特征指标在小样本时进行支持向量机学习，通过不同核函数的支持向量机和其它智能方法准确率的比较证明：支持向量机较其它智能方法有较大的优越性；准确率对核函数有一定的敏感性；在常用的3种核函数中，线性核的诊断准确率达到了100％，是柴油机排气阀智能故障诊断支持向量机的最佳核函数。     

基于粒子群算法优化支持向量机的 专用工程费用量化研究

针对电力专用工程费用的复杂性且易受各种因素影响的问题,以某地区专用工程数据为基础,参考国内其他地区的收费标准,提出了一种基于粒子群算法优化支持向量机的专用工程费用预测。通过历史的专用工程费用数据样本对支持向量机进行训练,利用训练的模型对专用工程费用进行预测。同时用粒子群优化算法优化支持向量机的关键参数,提高专项工程费用的预测精度。     

基于支持向量机的凝汽器故障诊断研究

分析了凝汽器工作过程及故障机理,建立了凝汽器典型故障集、征兆集及典型故障特征向量集合.建立了基于支持向量机的故障诊断模型,用实例计算证明其有效性.同时和神经网络方法对比后发现:在小样本情况下,采用支持向量机方法的计算结果比神经网络更优越,推广能力更强,而且效率高于神经网络.本方法针对故障诊断样本少的特点,为建立智能化的凝汽设备状态监控和故障诊断提供了一种新的途径,具有广泛的实用价值.     

基于支持向量机的汽轮机振动故障诊断系统

以MATLAB为开发平台构建了一套汽轮机振动故障诊断系统.该系统以支持向量机算法为核心,并通过建立支持向量机多分类模型对汽轮机常见故障进行了精确的诊断.     

基于LS-SVM的制冷系统故障诊断

为了提高制冷系统故障诊断速度及准确性,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的制冷系统故障诊断模型,并采用ASHRAE制冷系统故障模拟实验数据进行模型训练与验证.对一台90冷吨(约316 kW)的离心式冷水机组的7类制冷循环典型故障进行了实验.研究结果表明,LS-SVM模型对制冷系统七类故障的总体诊断正确率比支持向量机(SVM)诊断模型、误差反向传播(BP)神经网络诊断模型分别提高0.12%和1.32%;尽管对个别局部故障(冷凝器结垢、冷凝器水流量不足、制冷剂含不凝性气体)的诊断性能较SVM模型的略有下降,但对系统故障的诊断性能均有较大改善,特别是对制冷剂泄漏/不足故障;诊断耗时比SVM模型减少近一半,快速性亦有所改善.可见,LS-SVM模型在制冷系统故障诊断中具有良好的应用前景.     

基于小波包能量分析及改进支持向量机的风机机械故障诊断

为了准确诊断风机的机械故障,提出了一种基于小波包能量特征和改进支持向量机的诊断方法.在某4-73No.8D风机实验台上对13种不同运行状态下的振动信号进行采集,利用小波包对振动信号进行消噪、分解与重构,提取其小波包能量特征,得到了各运行状态下风机多测点信息融合的小波包能量特征向量,并利用改进支持向量机对特征向量样本集进行训练与测试,实现了风机机械故障的分类诊断.结果表明:该诊断方法能够有效地诊断风机机械故障的类别、严重程度和发生部位,且诊断准确率高、测试时间短,适用于在线机械诊断.     

基于K-L变换的支持向量机在汽轮机故障诊断中的应用

支持向量机应用于故障诊断是近年来研究的热点,在支持向量机算法的基础上,以汽轮机故障为例,引入了K-L变换对故障特征进行提取。结果表明,经K-L变换后的支持向量机算法能够保证故障信息的完整性,有效识别临界故障状态,提高了故障的分类精度,扩展了支持向量机的应用范畴。     

基于支持向量机的柴电混合动力故障诊断研究

对柴电混合动力系统级故障诊断进行了研究,利用仿真软件搭建了实时整车模型,并构建了基于支持向量机的柴电混合动力系统的诊断框架.采用一对一方法构建多分类器,故障识别准确率达到98％.构建了柴电混合动力系统故障诊断实时仿真平台,进行了基于支持向量机的柴电混合动力系统故障诊断实时仿真,验证了实时环境下基于支持向量机诊断算法能有...     

基于支持向量机的气动式转子故障检测系统研究

利用气动检测安全可靠的特点,研究出一种气动式转子故障检测系统,结合支持向量机进行多类故障识别,能正确地检测出转子不平衡、松动、不对中等常见故障,其灵敏度完全与转子材料无关,可在强磁、高温等恶劣环境下工作。     

油色谱分析技术在变压器故障分析诊断中的应用

运用油中溶解气体色谱分析法,及时发现并分析了水口水电厂一台220 kV变压器油色谱的异常变化情况,指出其与变压器故障间的必然联系,为变压器故障诊断和维修提供了重要的参考依据.