基于Fisher比與改進LSSVM算法的閥冷設(shè)備故障診斷研究
摘要: 為提高換流站閥冷設(shè)備故障診斷的正確率和分類速度,提出了基于Fisher比準則的融合特征算法和粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量機的故障分類模型。首先,分別提取梅爾倒譜系數(shù)和逆梅爾倒譜系數(shù)的靜態(tài)參數(shù)和動態(tài)一階差分參數(shù)作為故障特征量,得到閥冷設(shè)備故障的高低頻全部信息,然后利用Fisher比準則對閥冷設(shè)備故障特征進行兩次融合,減少直接疊加信號帶來的重復(fù)數(shù)據(jù)與干擾信號。特征信號經(jīng)兩次Fishe... (共9頁)
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