CN119441998A 基于改进河马算法优化svm的阀门泄露诊断方法及系统 （武汉理工大学）

基于改进河马算法优化SVM的阀门泄露诊断本发明提出基于改进河马算法优化SVM的阀进行训练，根据验证集在训练后的SVM模型上的分类错误率，基于改进河马算法对SVM模型的参集输入优化后的SVM模型中，得到阀门泄露诊断22.如权利要求1所述的基于改进河马算法优化SVM的阀门泄露诊断方法，其特征在于，S51、选择SVM模型的惩罚参数c和核参数g作3.如权利要求2所述的基于改进河马算法优化SVM的阀门泄露诊断方法，其特征在于，S523、将生成的混沌序列值映射到河马种群搜34.如权利要求2所述的基于改进河马算法优化SVM的阀门泄露诊断方法，其特征在于，5.如权利要求4所述的基于改进河马算法优化SVM的阀门泄露诊断方法，其特征在于，值，若大于Fbest，则将该局部候选解及其适应度值替换为当前最优个体Xbest及其适应度6.如权利要求5所述的基于改进河马算法优化SVM的阀门泄露诊断方法，其特征在于，7.如权利要求5所述的基于改进河马算法优化SVM的阀门泄露诊断方法，其特征在于，8.如权利要求5所述的基于改进河马算法优化SVM的阀门泄露诊断方法，其特征在于，49.如权利要求1所述的基于改进河马算法优化SVM的阀门泄露诊断方法，其特征在于，对序列进行EMD分解后的第j-1阶IMF分量；εj-1表示自适应白噪声完整经验模态对第j-1次数据处理模块，用于对采集的信号进行自适应白噪声完整经验模型优化模块，用于对SVM模型进行训练，并利用改进河马算法对SV故障诊断模块，用于利用阀门泄露诊断模型对特征向量进行分类预5[0001]本发明涉及阀门泄露诊断技术领域，尤其涉及基于改进河马算法优化SVM的阀门要集中在使用传统的信号处理方法和未经优化的支持向量机(SVM)进行故障分类。这些方法虽然为阀门内漏检测奠定了基础，但在处理复杂的非线性和非平稳信号时存在局限性，算法(PSO)、灰狼算法(GWO)等，它们在一定程度上提高了SVM的参数选择效率和分类准确通过改进河马优化算法(IHO)来提高SVM参数优化的效率和精度，同时结合CEEMDAN信号分可靠和高效的解决方案。[0009]S2、对采集的原始信号进行自适应白噪声完整经验模态分解，得到有限个IMF分6[0021]在上述方案的基础上，优选的，步骤S52中，组合混沌映射包括Logistic映射和7i次处理时产生的高斯白噪声；8[0059]S23、将分解后得到的第j阶余量信号添加特定的高斯白噪声后，继续进行EMD分[0071](1)本发明提出的基于改进河马算法优化SVM的阀门泄露诊断方法，通过结合[0072](2)本发明采用多种混沌映射初始化IHO算法种群，有效解决了传统IHO算法初始9改进使得优化后的SVM模型具有更强的泛化能力和鲁棒性，能够更好地适应不同工况和环够有效捕捉信号的复杂度和不规则性。这种组合不仅充分利用了阀门泄漏信号的时频特[0083]S2、对采集的原始信号进行自适应白噪声完整经验模态分解，得到有限个IMF分择SVM模型中的待优化参数为惩罚参数c和核参数g，即优化算法的问题空间中的维度设定[0099]S23、将分解后得到的第j阶余量信号添加特定的高斯白噪声后，继续进行EMD分Y分别是X和Y的平均值。[0115]将计算得到的模糊熵值组合成特征向量。每个IMF分量的模糊熵值作为特征向量[0118]支持向量机(SVM)作为一种强大的二分类模型，其核心在于构建一个位于特征空[0124]使用对数尺度有助于更好地探索参数空间，因为SVM的参数通常在不同数量级上内漏情况。同时确保每种工况(即不同气压与阀门开度组合)下的声发射信号均被准确记01234567[0200]将每种故障类型的5阶IMF的模糊熵构成100×5的故障特征矩阵输入到IHO_SVM模[0204]综上所述，本发明提出的基于改进IHO_SVM的阀门泄漏诊断方法在准确率和稳定[0