汽轮发电机组故障诊断GA-SVM模型方法的研究

摘要：

基于结构风险最小化[1]的支持向量机是一种新的机器学习方法,具有适应小样本学习和提高学习机泛化性能的优点,详细介绍了将其应用于汽轮发电机组的故障诊断的研究结果,包括结合遗传算法进行模型参数的优化选择,建立联合模型,通过对现场采集的故障样本进行的分类试验,并同BP神经网络方法进行了比较,结果显示本文所述方法具有较高的诊断准确率.

关键词：汽轮发电机组、故障诊断、遗传算法、神经网络

所属期刊栏目：47

分类号：TP267(自动化技术及设备)

在线出版日期：2005-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1-3,16