【摘 要】
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为了提高汽轮机转子故障诊断的识别准确率和效率,提出了一种基于云粒子群算法（cloud particle swarm optimization,简称CPSO）优化支持向量机（support vector machine,简称SVM）的
【机 构】
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东北电力大学机械工程学院,东北电力大学能源与动力工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（51576036）, 吉林省科技发展计划项目（20100506）.
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为了提高汽轮机转子故障诊断的识别准确率和效率,提出了一种基于云粒子群算法（cloud particle swarm optimization,简称CPSO）优化支持向量机（support vector machine,简称SVM）的故障诊断方法。首先,将云理论与粒子群算法（PSO）相结合得到CPSO算法;其次,通过CPSO算法优化的SVM得到诊断模型;最后,通过ZT-3转子试验台进行汽轮机转子常见故障模拟实验,获取故障数据后进行故障识别研究。结果表明：与PSO-SVM模型相比,CPSO-SVM的诊断模型可
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