摘要

为了提高汽轮机故障诊断正确率,提出了一种基于EMPSO-SVM的汽轮机故障诊断方法。采用扩展记忆系数对PSO算法进行改进,以提高PSO算法的优化性能,采用扩展记忆粒子群算法对支持向量机进行优化,建立了基于EMPSO-SVM的汽轮机故障诊断模型。采用实际算例进行仿真分析,结果表明,EMPSO-SVM模型诊断结果的正确率高达95%,相比PSO-SVM模型正确率提高了7.5%,验证了模型的正确性和实用性。