基于改进混合蛙跳算法的SVM潜水轴流泵故障诊断

作者：游磊; 梁颖; 韩祺祎; 潘茂林; 邓近旦

来源：自动化与仪器仪表, 2020, (05): 1-3.

DOI：10.14016/j.cnki.1001-9227.2020.05.001

• 故障诊断
• 改进混合蛙跳算法
• 支持向量机
• 潜水轴流泵

为了提高潜水轴流泵故障诊断的准确性,提出了一种采用改进混合蛙跳算法(ISFLA)优化的支持向量机(SVM)的故障诊断模型。SVM参数的选取对故障分类结果影响很大,改进混合蛙跳算法克服了SFLA中种群趋同性和易陷入局部最优解的不足,利用ISFLA对SVM参数进行优化处理能够提高故障识别精度。为了验证该模型,搭建了潜水轴流泵故障实验平台,采集了正常状态、转子不对中和动静碰摩三种状态下的数据,分别用BP神经网络、蚁群优化ACO-SVM和ISFLA-SVM算法对它们进行分类故障识别。实验结果表明,ISFLA-SVM故障分类识别精度高于其他两种分类算法。

• 单位
  成都航空职业技术学院; 成都大学