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基于动态柯西蜂群算法优化支持向量机的风机叶片故障诊断

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为了提高风力发电机叶片故障的识别率,利用支持向量机建立风力发电机 叶片故障和特征参数之间的非线性关系。在蜂群算法中引入一种动态柯西因子,动态 调节蜂群寻优过程中的搜索步长,提高蜂群算法的扰动能力,避免蜂群陷入局部搜索, 采用这种动态柯西蜂群算法对支持向量机的参数寻优,建立动态柯西蜂群算法优化的 支持向量机模型。采集南方某风场风力发电机叶片的四种工况下的特征数据训练此模 型并进行故障诊断,诊断结果表明改进后的蜂群算法优化支持向量机模型能够提高风 力发电机叶片的故障识别率,具有一定的工程参考意义。
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Recommended references: 王宇鹏,王致杰,刘琦,徐莉莉,王鸿,程亚丽.(2019).基于动态柯西蜂群算法优化支持向量机的风机叶片故障诊断.电气工程学报.[ChinaXiv:201903.00010] (Click&Copy)
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[V1] 2019-03-05 16:13:16 chinaXiv:201903.00010V1 Download
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