为了提高燃气轮机气路故障诊断的准确率,提出了一种基于交叉全局人工蜂群算法(CGABC)和支持向量机(SVM)的故障诊断方法。针对支持向量机的参数难以选取的问题,采用交叉全局人工蜂群算法对支持向量机的惩罚因子C和核函数参数σ进行优化。实验结果表明,与基于人工蜂群算法的ABC-SVM模型和基于粒子群算法的PSO-SVM模型相比,CGABC-SVM模型能更加准确、快速地识别故障。
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