基于Fisher比與改進(jìn)LSSVM算法的閥冷設(shè)備故障診斷研究

摘要： 為提高換流站閥冷設(shè)備故障診斷的正確率和分類速度，提出了基于Fisher比準(zhǔn)則的融合特征算法和粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)的故障分類模型。首先，分別提取梅爾倒譜系數(shù)和逆梅爾倒譜系數(shù)的靜態(tài)參數(shù)和動(dòng)態(tài)一階差分參數(shù)作為故障特征量，得到閥冷設(shè)備故障的高低頻全部信息，然后利用Fisher比準(zhǔn)則對(duì)閥冷設(shè)備故障特征進(jìn)行兩次融合，減少直接疊加信號(hào)帶來的重復(fù)數(shù)據(jù)與干擾信號(hào)。特征信號(hào)經(jīng)兩次Fishe... （共9頁）