基于混合蜂群算法特征參數(shù)同步優(yōu)化支持向量機的水電機組軸心軌跡識別方法研究

【摘要】：在水電機組軸心軌跡識別研究中,為解決傳統(tǒng)支持向量機方法中特征參數(shù)無法自適應(yīng)選擇而導(dǎo)致分類性能不高、計算時間過長等問題,提出混合人工蜜蜂群算法特征參數(shù)同步優(yōu)化支持向量機(HABC-SVM)的軸心軌跡識別方法。將人工蜜蜂群算法引入到支持向量機識別優(yōu)化模型的求解中,對人工蜜蜂群從搜索策略、蜜源編碼、更新策略等方面進行了改進。通過仿真試驗獲取水電機組的四類典型軸心軌跡樣本,對軸心軌跡中提取的19種特征參數(shù)和支持向量機參數(shù)進行了同步優(yōu)化,將改進HABC算法與PSO-SVM算法和GA-SVM算法進行了對比。研究結(jié)果表明HABC-SVM具有良好的自適應(yīng)性和分類精度,可以同步獲取支持向量機參數(shù)和特征子集的最優(yōu)解,增強分類器的性能,提高軸心軌跡模式識別的準(zhǔn)確率,對水電機組的故障診斷工程應(yīng)用有一定的指導(dǎo)意義。 【作者單位】： 華中科技大學(xué)水電與數(shù)字化工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 混合蜂群算法 軸心軌跡識別 支持向量機 特征選擇 參數(shù)優(yōu)化
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51079057,51039005,51109088)~~
【分類號】：TM312
【正文快照】： 0引言隨著我國電力能源的日趨緊缺及用電規(guī)模的逐漸擴大,水電機組的安全運行對保障電網(wǎng)穩(wěn)定則顯得更加重要。如何能夠捕捉到機組的特征信息,進行自動化、智能化的在線診斷,及時準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)水電機組的潛在故障,從而能夠合理地安排機組檢修計劃,縮短檢修周期,提高經(jīng)濟效益,是一項

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