基本信息:
- 专利标题： 基于MFO-SVM的燃气轮机传感器故障诊断方法
- 申请号：CN202111068061.8 申请日：2021-09-13
- 公开(公告)号：CN113836802A 公开(公告)日：2021-12-24
- 发明人： 沈斌 , 尹德斌 , 徐超 , 厉荣宣 , 彭道刚 , 云世豪 , 张腾 , 裴浩然 , 王丹豪
- 申请人： 上海工业自动化仪表研究院有限公司 , 上海电力大学
- 申请人地址： 上海市徐汇区漕宝路103号;
- 专利权人： 上海工业自动化仪表研究院有限公司,上海电力大学
- 当前专利权人： 上海工业自动化仪表研究院有限公司,上海电力大学
- 当前专利权人地址： 上海市徐汇区漕宝路103号;
- 代理机构： 上海申汇专利代理有限公司
- 代理人： 翁若莹; 徐颖
- 主分类号： G06F30/27
- IPC分类号： G06F30/27 ; G06K9/62 ; G06N20/10 ; G06F111/10
摘要：
本发明涉及一种基于MFO‑SVM的燃气轮机传感器故障诊断方法，首先利用EMD方法将传感器故障信号进行分解，得到故障特征向量；接着针对SVM参数选取会影响分类性能的问题，利用MFO算法对SVM的参数进行优化，建立MFO‑SVM故障诊断模型；最后将传感器故障特征向量输入到MFO‑SVM诊断模型对模型进行训练，得到用于传感器故障诊断的模型，能够快速的、准确的识别燃气轮机控制系统传感器故障类型，及时进行维修和保护，降低燃气轮机控制系统传感器故障带来的经济损失，使燃气轮机能够可靠安全的运行。
IPC结构图谱:
| G06F30/27 | 使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机 |