[发明专利]一种基于蚁群算法的水轮机轴线检测数据优化处理方法

权利要求书

1.一种基于蚁群算法的水轮机轴线检测数据优化处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

水轮机轴线自动检测系统通过多个轴线位移传感器采集轴线数据；

通过模数转换模块由预设通信接口传输到微处理器；

所述微处理器对轴线数据进行拟合处理，应用基于蚁群优化最小二乘支持向量机回归算法，建立误差最小优化模型；

基于所述误差最小优化模型，拟合得到最优摆度特性曲线。

2.如权利要求1所述的一种基于蚁群算法的水轮机轴线检测数据优化处理方法，其特征在于，通过模数转换模块由预设通信接口传输到微处理器，包括：

通过模数转换模块由RS485、RS232、RS422、以太网、蓝牙、WIFI传输到微处理器。

3.根据权利要求1所述的一种基于蚁群算法的水轮机轴线检测数据优化处理方法，其特征在于，所述微处理器对轴线数据进行拟合处理，应用基于蚁群优化最小二乘支持向量机回归算法，建立误差最小优化模型，包括：

第一步：将所述轴线数据生成数据样本集合，令数据样本集合T＝{(x₁，y₁)，(x₂，y₂)，...，(x_i，y_i)，...，(x_l，y_l)}，其中，i＝1，...，l；l为测量的摆度数据组数，4≤l≤1000，(x_i，y_i)表示i点测量的轴线方位，i点测量的轴线偏移量；

第二步：构造最小二乘支持向量机非线性回归函数，构建过程为：

2.1)令x＝[x₁ … x_l]，令y＝[y₁ … y_l]，z＝[z₁ … z_l]，x为轴线方位向量，y为轴线方位向量，z为数据样本矢量，z_i表示i点数据样本；

2.2)给出基于最小二乘支持向量机非线性回归函数的z的拟合值z′得表达式，其为：

(1)式中，ω为权值因子；b为偏置因子；为待定的非线性映射函数；表示与ω的点乘；

第三步：求取核函数K(z′，z)，核函数K(z′，z)的求取公式为：

(2)式中，δ为核函数的宽度参数，z′为z的数据拟合矢量；

第四步：构建数据拟合矢量z′与z数据样本矢量的最大间隔的最小优化模型，其模型表达式为：

(3)式中，η_i为允许误差，η＝[η₁ η₂ … η_l]为误差矢量；

第五步：化简最小优化模型W(ω，η，b)，得到基于凸二次规划的误差最小优化模型。