本文關(guān)鍵詞：優(yōu)化支持向量機(jī)及其在智能故障診斷中的應(yīng)用　出處：《振動.測試與診斷》2017年03期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 支持向量機(jī) 核主成分 粒子群優(yōu)化算法 故障診斷

【摘要】：單一支持向量機(jī)在軸承齒輪故障診斷中精度較低,為了提高支持向量機(jī)在軸承齒輪故障診斷中的精度,對支持向量機(jī)的樣本特征提取方法以及支持向量機(jī)參數(shù)優(yōu)化的方法進(jìn)行了研究。首先,通過核主成分分析方法構(gòu)造支持向量機(jī)的輸入樣本,可以減少數(shù)據(jù)間的冗余,提取數(shù)據(jù)的高維信息;其次,通過粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化支持向量機(jī)核函數(shù)參數(shù)和懲罰因子;最后,使用優(yōu)化后的支持向量機(jī)模型進(jìn)行故障診斷。通過實際軸承齒輪故障診斷對比實驗,結(jié)果表明,所提方法相比一般的支持向量機(jī)診斷方法診斷精度大幅提高,驗證了該混合智能診斷方法的有效性和優(yōu)勢。
[Abstract]:......
【作者單位】： 西安交通大學(xué)機(jī)械基礎(chǔ)國家級實驗教學(xué)示范中心;長安大學(xué)道路施工技術(shù)與裝備教育部重點實驗室;
【基金】：航空科學(xué)基金資助項目(20151070005) 國家自然科學(xué)基金資助項目(51405028) 中國博士后科學(xué)基金資助項目(2015M572552)
【分類號】：TH17
【正文快照】： 引言隨著中國制造2025的提出,自動化、智能化成為我國制造業(yè)的發(fā)展方向。故障診斷技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到了智能故障診斷階段,其中支持向量機(jī)(supportvector machine,簡稱SVM)作為智能故障診斷技術(shù)領(lǐng)域的熱點之一,以其基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的特點,非常適合故障診斷這種典型的小樣本問題。

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10 侯澍e，

本文編號：1350570