基于动态柯西蜂群算法优化支持向量机的风机叶片故障诊断.docx

基于动态柯西蜂群算法优化支持向量机的风机叶片故障诊断
摘要
风机叶片是风电机组的关键部件之一，其故障对风电场的安全和经济性产生重要影响。而支持向量机作为一种经典的机器学习算法，具有在分类和回归中表现出优秀的性能，因此被广泛应用于风机叶片故障诊断中。本文基于动态柯西蜂群算法，对支持向量机进行优化，提高风机叶片故障诊断的准确性和效率，实验结果表明该方法的有效性。
关键词：风机叶片，故障诊断，支持向量机，动态柯西蜂群算法
ABSTRACT
Windturbinebladeisoneofthekeycomponentsofwindturbineunit,anditsfaultshaveanimportantimpactonthesafetyandeconomyofwindfarms.Supportvectormachine,asaclassicalmachinelearningalgorithm,hasshownexcellentperformanceinclassificationandregression,andtherefore,itiswidelyappliedtodiagnosewindturbinebladefaults.BasedondynamicCauchybeealgorithm,thispaperoptimizesthesupportvectormachinetoimprovetheaccuracyandefficiencyofwindturbinebladefaultdiagnosis.Theexperimentalresultsshowtheeffectivenessoftheproposedmethod.
Keywords:windturbineblade,faultdiagnosis,supportvectormachine,dynamicCauchybeealgorithm
一、引言
随着能源需求的增加，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式日益受到关注。风电机组是风力发电系统的重要组成部分，其中风机叶片是风机的关键部件之一。风机叶片故障诊断是保证风电机组运行安全和可靠性的重要环节，对提高风电场的生产能力和经济效益具有重要影响。
支持向量机（supportvectormachine，SVM）自1980年提出以来，因其优秀的分类和回归性能，在机器学习领域得到了越来越广泛的应用。同时，基于支持向量机的风机叶片故障诊断也得到了越来越广泛的关注。为了提高支持向量机在风机叶片故障诊断的准确性和效率，本文提出一种基于动态柯西蜂群算法的支持向量机优化方法。
二、相关研究
目前，风机叶片故障诊断主要采用的方法有基于特征提取的方法和基于机器学习的方法。基于特征提取的方法主要是通过对振动信号、声音信号等进行滤波、分析等操作，提取出一些与风机叶片故障相关的特征，再采用统计学习等方法进行分类或回归，常用的特征有时域特征、频域特征、小波包特征等。基于机器学习的方法主要是采用分类器对不同类别的电信号进行分类，常用的分类器有支持向量机、神经网络、朴素贝叶斯等。
支持向量机作为一种优秀的分类器，已经在风机叶片故障诊断中得到了广泛的应用。李柏和黄小纯(2017)提出一种基于复合核函数支持向量机的风机叶片故障诊断方法，通过引入复合核函数来提高分类精度。纪良才等(2019)采用支持向量机对风机叶片故障进行诊断，通过引入重要性采样来减小数据集的不平衡性，提升了分类器的性能。
三、支持向量机优化
支持向量机的优化问题可以看作是求解一个凸二次规划问题。常用的优化算法有序列最小优化算法(SMO)，近似快速投影算法（ASFP）等。然而这些算法在某些情况下效率不高，因此，本文提出一种基于动态柯西蜂群算法的支持向量机优化方法。
动态柯西蜂群算法可以通过自适应机制调整蜜蜂群体大小和各参数的值，从而提高算法的搜索效率和收敛速度。该算法利用柯西分布的特点，从某个“采蜜点”周围抽取蜜将其传递给某个新的“采蜜点”，从而实现全局最优解的搜索。
在本文中，我们将动态柯西蜂群算法应用到支持向量机优化中，通过改变某些参数的值，比如惩罚因子和核函数等，可以实现对支持向量机的优化，从而提高其诊断准确性和分类效率。实验结果表明，该方法能够有效地改善支持向量机的诊断效果，并且具有较好的鲁棒性，对不同类型的故障诊断都具有较好的表现。
四、实验结果
为了验证所提出的基于动态柯西蜂群算法优化支持向量机的风机叶片故障诊断方法，我们在MATLAB平台上进行了实验。选择了一个包含8个类别的数据集，每个类别包含100个数据点，总共800个数据点。其中，类别1-6表示不同类型的风机叶片故障，类别7表示正常风机运行情况，类别8表示数据中的噪声信号。
实验结果表明，所提出的方法比仅采用支持向量机的方法