东北电力大学学报
東北電力大學學報
동북전력대학학보
JOURNAL OF NORTHEAST DIANLI UNIVERSITY
2012年
3期
27-31
,共5页
孙凯%田国清%田宏%段文超%田洋%陈立军
孫凱%田國清%田宏%段文超%田洋%陳立軍
손개%전국청%전굉%단문초%전양%진립군
支持向量机%遗传算法%参数优化%汽轮机%故障诊断
支持嚮量機%遺傳算法%參數優化%汽輪機%故障診斷
지지향량궤%유전산법%삼수우화%기륜궤%고장진단
针对支持向量机相关参数很难预先确定合适的取值,而这些相关参数又对其分类精度有着很大影响的问题,本文利用改进的遗传算法(IGA)对支持向量机的相关参数进行了优化.将改进遗传算法优化的支持向量机(IGA-SVM)算法应用于汽轮机故障诊断中,并与标准遗传算法优化的支持向量机(GA-SVM)算法的识别结果进行比较.结果表明,IGA-SVM算法对故障数据能够得到较优的分类辨识结果,对汽轮机的故障诊断有显著的指导作用.
針對支持嚮量機相關參數很難預先確定閤適的取值,而這些相關參數又對其分類精度有著很大影響的問題,本文利用改進的遺傳算法(IGA)對支持嚮量機的相關參數進行瞭優化.將改進遺傳算法優化的支持嚮量機(IGA-SVM)算法應用于汽輪機故障診斷中,併與標準遺傳算法優化的支持嚮量機(GA-SVM)算法的識彆結果進行比較.結果錶明,IGA-SVM算法對故障數據能夠得到較優的分類辨識結果,對汽輪機的故障診斷有顯著的指導作用.
침대지지향량궤상관삼수흔난예선학정합괄적취치,이저사상관삼수우대기분류정도유착흔대영향적문제,본문이용개진적유전산법(IGA)대지지향량궤적상관삼수진행료우화.장개진유전산법우화적지지향량궤(IGA-SVM)산법응용우기륜궤고장진단중,병여표준유전산법우화적지지향량궤(GA-SVM)산법적식별결과진행비교.결과표명,IGA-SVM산법대고장수거능구득도교우적분류변식결과,대기륜궤적고장진단유현저적지도작용.
