「技术论文」基于改进混合蛙跳算法的 SVM 潜水轴流泵故障诊断
摘 要: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。
关键词:故障诊断;改进混合蛙跳算法;支持向量机;潜水轴流泵
