LS-SVM在烟气轮机振动故障诊断中的应用研究

• 作 者: 王淑芳 于芙蓉
• 机 构: 北京石油化工学院信息工程学院,北京中软国际信息技术有限公司
• 出 处: 北京石油化工学院学报
• 发表日期: 2012年2期
• 关键词: 烟气轮机 LS-SVM 故障诊断 分类 特征向量 gas turbine LS-SVM fault diagnosis classification prope

烟气轮机机组是利用余热发电原理回收高温热能再生电能的装置,由于烟气轮机机组的故障现象对企业经济和安全生产造成了很大的影响,所以准确判断机组故障发生点和降低故障现象具有十分重要的现实意义。通过对原始信号的三层小波分解提取信号的特征向量,再采用LS-SVM不同核函数及其对应不同参数的选择与实验进行分类研究,得到RBF核函数的分类效果最佳。