基于改进支持向量机的电梯故障诊断

为了提升电梯故障诊断精度,本文提出了一种基于改进支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的电梯故障诊断方法。该方法是将电梯11种运行参数作为输入量,5种电梯故障类型作为输出量,采用萤火虫群优化算法(Glowworm Swarm Optimization,GSO)搜索出SVM的最优参数和核参数,构建了基于GSO-SVM的电梯故障诊断模型。采用500组电梯运行数据进行仿真分析,并将诊断结果与其他几种模型进行对比,仿真分析结果表明,本文所提及的GSO-SVM模型,能够显著提升电梯故障诊断精度,在电梯故障诊断方面的效果更好。