作者：杜洁; 吴静最小二乘支持向量机混合核自适应差分进化算法寻优故障预测
摘要：螺杆式制冷压缩机存在种类多样性以及故障的复杂性,难以获得有效的预测模型。针对该问题,本文提出了一种基于自适应差分进化算法(SADE)优化的混合核最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测模型,该模型的SADE相比其他智能寻优算法理论,其结构简单、参数设置少且搜索能力强。在寻优过程中,SADE分别从差分策略、缩放因子、交叉概率做到了自适应,保证了寻优初期的全局搜索能力和种群多样性,提高了局部搜索能力和收敛速度;利用SADE对核参数、LSSVM参数、混合核调节参数进行寻优,提高了混合核LSSVM预测模型的精度。将该模型运用到压缩机的故障预测实验中,结果表明,该模型能有效地预测出压缩机的故障,验证了该模型的可行性。
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