基于变分模态分解和改进模糊支持向量机的汽轮机故障诊断方法

论文摘要

针对现有方法在汽轮机故障诊断中存在影响诊断结果的样本、诊断准确率不高等缺陷,提出了基于变分模态分解(VMD)和改进的模糊支持向量机(FSVM)相结合的故障诊断模型;采用VMD对信号进行分解,并计算出各模态分量的样本熵值作为特征值,构造特征向量;通过核模糊C均值(KFCM)聚类算法计算出不同特征向量的模糊隶属度值,并将其引入支持向量机(SVM)中形成FSVM故障诊断识别模型,同时采用粒子群算法(PSO)优化FSVM中的参数;通过本特利RK4型转子试验台模拟汽轮机故障,将得到的数据输入诊断模型中进行实验。结果表明,在保证诊断模型性能的前提下,与传统SVM相比,基于VMD和改进的FSVM方法可以有效提高汽轮机故障诊断的准确率,而且诊断时间更短。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张栋良,黄昕宇,李帅位

关键词: 变分模态分解,模糊支持向量机,故障诊断

来源: 济南大学学报(自然科学版) 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 动力工程,自动化技术

单位: 上海电力学院自动化工程学院

基金: 国家自然科学基金项目(61503237),上海市自然科学基金项目(15ZR1418300),上海市电站自动化技术重点实验室开放基金项目(13DZ2273800),上海市科研计划项目(18020500900)

分类号: TK267;TP18

DOI: 10.13349/j.cnki.jdxbn.2019.02.009

页码: 142-149

总页数: 8

文件大小: 1182K

下载量: 289

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标签：变分模态分解论文;  模糊支持向量机论文;  故障诊断论文;