摘要

针对充电桩故障诊断精度较低的问题,文中首先提出先利用多维尺度分析法处理样本数据,将原始数据映射到更低维的空间,减小模型计算代价;其次在麻雀搜索算法里融入了Sin混沌映射和动态自适应权重,提高它的全局搜索能力和寻优精度,然后再利用改进的麻雀搜索算法对支持向量机模型进行参数寻优,同时建立最优诊断模型;最后用所得模型进行充电桩故障诊断,输出诊断结果。最终的实验结果表明:文中提出的充电桩故障诊断模型的诊断准确率高达95.135 1%,明显高于现有的一些常用模型。同时,文中所选用的支持向量机模型较其他分类模型效果更好,效率更高。

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