本文關(guān)鍵詞：改進最小二乘支持向量機算法及其在故障診斷中的應(yīng)用

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【摘要】：針對人為因素對故障診斷的干擾,提出了一種基于二叉樹結(jié)構(gòu)的遺傳算法改進可變懲罰因子的最小二乘支持向量分類機(BTGAVPF-LSSVCM)故障診斷方法。首先為減少支持向量機懲罰因子選取受研究人員經(jīng)驗的影響,建立可變懲罰因子的支持向量分類機(VPF-SVCM),并證明了算法的對偶問題;其次,針對支持向量機不易求解的問題,利用最小二乘法求解VPF-SVM,提出VPF-LSSVCM算法,并推導其計算公式;然后,利用遺傳算法搜索VPFLSSVCM核參數(shù),提出GAVPF-LSSVCM算法;最后,根據(jù)故障診斷實際問題,構(gòu)建二叉樹結(jié)構(gòu)的GAVPF-LSSVCM算法。通過數(shù)值仿真實驗結(jié)果表明,相比支持向量機窮舉法,所提出的BTGAVPF-LSSVCM算法診斷精度提高了近14.3%。
【作者單位】： 哈爾濱工程大學理學院;
【分類號】：V434;TP18
【正文快照】： 0引言現(xiàn)代科學技術(shù)的進步和生產(chǎn)的發(fā)展,推動著機械裝備和生產(chǎn)系統(tǒng)日益向大型化、連續(xù)化、高速化、高效化、精密化和自動化的方向發(fā)展,使裝備的生產(chǎn)效率和價值有了極大的提高。裝備和系統(tǒng)一旦發(fā)生故障,就會影響整個生產(chǎn)系統(tǒng)安全穩(wěn)定的運行,輕則降低系統(tǒng)的生產(chǎn)效率,重則導致系統(tǒng)

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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4 李t，

本文編號：1166171