基于IWOA-SVM的电路软故障诊断

来源：电子测量技术杂志2022年第2期北京时间：

作者：姜媛媛，牛牧原，陈万利

单位：1.安徽理工大学电气与信息工程学院 淮南 232001; 2.安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院(芜湖),芜湖,241003

摘要：针对DC-DC电路软故障诊断准确度不高的问题，提出了一种基于改进鲸鱼（IWOA）优化支持向量机(SVM)的电路软故障诊断方法。首先，对故障信号进行VMD提取特征向量；然后通过引用反馈机制来改善传统鲸鱼算法的全局搜索能力防止陷入局部最优，把线性因子改为非线性因子用来平衡全局搜索和局部开发能力来改进鲸鱼算法，以解决易陷入局部最优和局部开发能力低的问题。最后建立IWOA-SVM模型用来进行电路软故障诊断,最终对电路软故障诊断准确度不高的问题，实现了高效的诊断。根据故障诊断的结果表明，改进后的鲸鱼算法优化支持向量机相比本文对比的其他方法具有更好的诊断效果。故障识别准确率达到了99.1667%。

关键词：DC-DC电路;软故障诊断;鲸鱼算法;非线性因子;反馈;支持向量机

基金资助：安徽省重点研究与开发计划项目(202104g01020012)；安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院研发专项基金资助项目（ALW2020YF18）资助