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基于IGSA优化的LSSVM制冷系统故障诊断研究

谢伟; 丁强; 江爱朋; 姜周曙 杭州电子科技大学自动化学院; 杭州310018
最小二乘支持向量机   故障诊断   引力搜索算法   分类模型   参数优化  

摘要:为提高制冷系统故障诊断的准确率,提出一种基于改进引力搜索算法(IGSA)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)的制冷系统故障诊断方法;首先,引入粒子群算法的速度更新机制对引力搜索算法进行改进,增加粒子的记忆性和信息共享能力,提高了算法的收敛速度和搜索精度;其次,利用IGSA对LSSVM的核参数与正则化参数进行优化,得到最优的IGSA-LSSVM故障诊断模型;最后,利用故障模拟实验台模拟制冷系统的4种典型故障,将优化好的LSSVM模型对其进行分类识别,并与标准LSSVM、GSA-LSSVM和PSO-LSSVM模型进行比较;仿真结果表明,基于IGSA优化的LSSVM方法具有良好的辨识能力和泛化能力,能够更好地对制冷系统故障进行诊断。

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