為提高汽輪機(jī)振動故障診斷準(zhǔn)確率和識別率,提出一種基于BASO（天牛群搜索算法）優(yōu)化SVM（支持向量機(jī)）故障診斷方法。針對支持向量機(jī)參數(shù)難以選取問題,將BAS（天牛須搜索算法）引入到PSO（粒子群算法）中,得到BASO,通過BASO對支持向量機(jī)進(jìn)行優(yōu)化得到診斷模型最佳參數(shù)。實(shí)例表明,BASO優(yōu)化SVM模型可以準(zhǔn)確、高效對汽輪機(jī)進(jìn)行故障診斷,與PSO—SVM模型相比,BASO—SVM模型準(zhǔn)確率和識別效率更高,具有較強(qiáng)的泛化能力和魯棒性。 

【文章來源】：青海電力. 2020,39(03)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

BASO優(yōu)化SVM參數(shù)流程

測試集樣本實(shí)際分類與預(yù)測分類對比

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3553543