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

摘要: 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。