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。
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