基于Levy-ABC优化SVM的水电机组故障诊断方法

【摘要】：水电机组故障诊断实质上是一种典型的小样本机器学习问题,支持向量机作为一种先进的机器学习方法,在解决小样本问题上有着突出的表现,但其参数设置问题一直未能很好的解决。针对此问题,提出了一种基于人工蜜蜂群优化支持向量机的水电机组故障诊断方法,为改进人工蜜蜂群全局搜索能力,引入Levy飞行策略,对原始人工蜜蜂群算法进行改进。实验表明,Levy飞行蜜蜂群优化和支持向量机相结合的水电机组故障诊断算法,对多类故障能够有效地分类,提高了水电机组故障诊断的准确率,具有一定的工程应用价值。 【作者单位】： 华中科技大学水电与数字化工程学院;
【关键词】： 人工蜜蜂群算法 水电机组 故障诊断 支持向量机 参数优化
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51079057,51039005) 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20100142110012)
【分类号】：TV738
【正文快照】： 引言近年来,随着人工智能技术的发展,不同的故障诊断技术,如D-S证据推理[1-2]、模糊理论[3]、人工神经网络[4-5]、人工免疫系统[6-7]等,都在水电机组故障诊断中得到应用。但由于水电机组故障样本的稀缺性和故障机理的复杂性,上述方法在实际应用中具有很大的局限性。支持向量机

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