热能动力工程

作者：石志标,葛春雪,曹丽华,赵 军

单位：东北电力大学 机械工程学院，吉林 吉林 132012,,东北电力大学 机械工程学院，吉林 吉林 132012,,东北电力大学 机械工程学院，吉林 吉林 132012,,雅砻江流域水电开发有限公司，四川 成都 610051,

关键词：汽轮机转子;故障诊断;支持向量机;混沌生物地理学优化算法;自适应噪声完备集合经验模态分解

基金：国家自然科学基金（51576036）；吉林省科技发展计划项目（20100506）

摘 要:利用CEEMDAN对转子振动信号进行分解，提取PE（排列熵）作为故障特征值，并构造特征向量；其次将混沌理论引入到BBO（生物地理学优化算法）中，得到CBBO，通过CBBO优化SVM得到诊断模型的最优参数。最后通过ZT-3转子试验台模拟汽轮机转子故障，利用得到的4种状态下的试验数据验证优化模型的有效性与先进性。结果表明：CBBO优化SVM模型可以准确、高效地对汽轮机转子进行故障诊断；与CPSO（混沌粒子群算法）优化SVM模型相比，该方法的故障诊断准确率和识别效率更高。

来源：2018年第1期

《热能动力工程》期刊编辑部

查看热能动力工程杂志2018年第1期