基于粒子群算法优化核极限学习机的磨煤机故障诊断

第34卷第9期2018年9月电力科学与工程ElectricPowerScienceandEngineeringVol 34,No 9Sep.,2018收稿日期:2018-05-21

基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金(9160316004)

作者简介:张文涛(1992 ),男,硕士研究生,主要研究方向为发电设备的故障预警;

马永光(1964 ),男,教授,主要研究方向为计算机仿真及过程控制三

通信作者:张文涛doi:10 3969/j ISSN 1672-0792 2018 09 009

基于粒子群算法优化核极限学习机的

磨煤机故障诊断

张文涛1,2,马永光1,董子健1,杜景琦2

(1.华北电力大学控制与计算机工程学院,河北保定071003;2.云南电力试验研究院(集团)有限公司,云南昆明650217)

摘一要:磨煤机是火电厂的重要设备,其性能好坏会直接影响火电厂的运行三提出一种基于核极限学习机的磨煤机故障诊断方法,采用核函数代替极限学习机隐含层节点的特征映射,从而无需设置隐含层节点数三该方法通过核极限学习机建立故障诊断模型,然后利用粒子群算法对核极限学习机的参数进行优化三实例分析表明,与BP神经网络二SVM等方法相比,该方法的故障诊断准确率高,而且具有更短的训练时间和更好的泛化能力三

关键词:磨煤机;核极限学习机;粒子群算法;故障诊断

中图分类号:TK223一一文献标识码:A一一文章编号:1672-0792(2018)09-0054-05

FaultdiagnosisofcoalmillbasedonPSO?KELM

ZHANGWentao1,2,MAYongguang1,DONGZijian1,DUJingqi2

(1.SchoolofControlandComputerEngineering,NorthChinaElectricPowerUniversity,Baoding071003,China;2.YunnanElectricPowerTest&ResearchInstitute(Group)Co.,Ltd.,Kunming650217,China)

Abstract:Asanimportantequipmentofthermalpowerplant,theperformanceofcoalmillwilldirectlyaffecttheoperationofthermalpowerplant.Inviewofthissituation,afaultdiagnosismethodforcoalmillbasedonnuclearlimitlearningmachineisputforwardinthispaper.Thecorefunctionisusedtoreplacethenodefeaturemappingthehiddenlayeroflimitlearningmachineandthusnohiddenlayernodesareneededanymore.Themethodusesanuclearextremelearningmachinetoestablishafaultdiagnosismodelandthentheparticleswarmalgorithmtooptimizetheparametersof

thenuclearextremelearningmachine.Experimentsshowthatthemethodnotonlyhashighaccuracyinfaultdiagnosis,butalsohastheshortertrainingtimeandbettergeneralizationability.Keywords:coalmill;KELM;PSO;faultdiagnosis

相关文档
最新文档