[发明专利]基于支持向量机的风机故障诊断方法在审
| 申请号： | 201610374216.3 | 申请日： | 2016-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN107449603A | 公开（公告）日： | 2017-12-08 |
| 发明（设计）人： | 卢锦玲;绳菲菲;赵洪山 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学（保定） |
| 主分类号： | G01M13/02 | 分类号： | G01M13/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 071003 河北省保定市北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本文公开了一种基于支持向量机的风机故障诊断方法，包括以下步骤用小波包对风电机组齿轮箱振动信号进行特征提取，形成总的训练集和测试集；按照二叉树分类方法形成的3个分类器所分的类别，将总的训练集和测试集拆分成3个子训练集和3个子测试集；分别用+1和‑1对各子训练集和子验证集中的类别进行标识；结合CV原理，利用改进PSO算法确定模型参数，建立LS‑SVM算法的故障诊断模型；将测试集代入分类器中，得到各测试集中样本的对应类别。加强对风电机组齿轮箱的故障诊断，对降低风电场维护费用，提高风电场运行经济效益具有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 支持 向量 风机 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
一种基于支持向量机的风机故障诊断方法，包括以下步骤：1)用小波包对风电机组齿轮箱振动信号进行特征提取，形成总的训练集和测试集；2)按照二叉树分类方法形成的3个分类器所分的类别，将总的训练集和测试集拆分成3个子训练集和3个子测试集；3)分别用+1和‑1对各子训练集和子验证集中的类别进行标识；4)结合CV原理，利用改进PSO算法确定模型参数，建立LS‑SVM算法的故障诊断模型；5)将测试集代入分类器中，得到各测试集中样本的对应类别。
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