基于PSO-SVM算法的梯级泵站管道振动响应预测

摘要：

泵站管道振动响应信号实测比较困难,为实现利用较少机组数据预测管道振动状况,提出基于粒子群(particle swarm optimization,PSO)的支持向量机(support vector machine,SVM)预测方法.利用粒子群全局跟踪搜索算法优化SVM核函数和惩罚因子,弱化SVM参数优化不足导致预测精度低的问题.以景电梯级二期3泵站2号管道为研究对象,基于机组和管道的振动实测数据,首先利用频谱分析和数理统计方法确定管道振动的振源贡献率,并计算机组和管道振动相关系数,确定机组和管道之间的强耦合关系.然后建立泵站管道振动的PSO-SVM预测模型,选取机组不同时段振动实测数据作为输入因子,相应时段管道振动数据作为输出因子进行训练和振动预测,并将管道振动预测结果与BP神经网络预测结果进行对比.与BP网络神经预测结果相比,该方法预测结果与实测值吻合度高,其平均相对误差最大为6.8%,根均方误差最大为0.261,预测精度更高.能够有效实现管道的振动响应预测,从而达到管道实时在线安全运行监测的目的.

关键词：泵、振动、优化、管道、粒子群、支持向量机、预测

所属期刊栏目：33

分类号：TV93;TB53

资助基金：国家自然科学基金51679091;华北水利水电大学研究生教育创新计划基金YK2015-02

在线出版日期：2017-07-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：75-81