【摘 要】
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为提高汽轮机转子故障诊断的准确率和识别效率,提出基于云粒子群优化算法(CPSO)优化支持向量机(SVM)的故障诊断方法.首先利用补充总体平均经验模态分解(CEEMD)对转子振动信号
【机 构】
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东北电力大学 机械工程学院,吉林吉林,132012;东北电力大学 能源与动力工程学院,吉林吉林,132012
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为提高汽轮机转子故障诊断的准确率和识别效率,提出基于云粒子群优化算法(CPSO)优化支持向量机(SVM)的故障诊断方法.首先利用补充总体平均经验模态分解(CEEMD)对转子振动信号进行分解,利用能量法筛选出更为有效的固有模态分量(IMF)并计算对应的排列熵(PE)作为故障特征值;其次将云理论引入到粒子群优化算法(pSO)中得到CPSO算法,通过CPSO算法优化SVM得到诊断模型.在ZT-3试验台对汽轮机转子常见4种故障(正常状态、转子不平衡、转子不对中和动静碰磨状态)状态进行模拟实验,获取故障数据后进行故障识别研究.研究表明:在相同测试样本的条件下,CPSO-SVM诊断模型的识别准确率为95％,比PSO-SVM诊断模型提高了5％,运行时间为22.055 s,比PSO缩短了14.5 s.研究结果验证了CPSO-SVM算法在汽轮机转子故障诊断方面的优越性.
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