基于优化深度极限学习机的船舶柴油机故障诊断

针对人工生态系统算法易限于局部最优、全局探索能力差等缺陷,提出一种改进人工生态系统优化算法(Improved Artificial Ecosystem-based Optimization Algorithm, IAEO)。利用Hammersley点集初始化,使个体分布更加均匀;采用非线性递减及混沌序列来提高算法的探索和开发能力;加入爆炸操作和高斯变异来提高算法跳出局部最优的能力,在四个基准函数的仿真结果表明寻优能力有较大提高。利用多层极限学习机对数据进行特征提取,在有监督部分利用混合核极限学习机进行分类。利用IAEO优化混合核函数的核参数、正则化系数和比例系数,并在标准数据集上进行性能验证。将该方法应用于船舶柴油机故障诊断,该方法有效提高了故障诊断的准确性和稳定性并表现出较好的泛化性能。