本文關(guān)鍵詞：基于SVM算法的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷算法

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【摘要】：隨著如今人工智能技術(shù)的發(fā)展進(jìn)步,故障診斷技術(shù)智能化水平越來越高。支撐向量機(jī)能夠很好地解決小樣本、高維數(shù)、非線性等問題。和聲搜索算法是一種新型的啟發(fā)式全局搜索算法,具有可調(diào)參數(shù)少、群體搜索能力強(qiáng),可與其他算法配合應(yīng)用的優(yōu)點,在很多組合優(yōu)化問題中應(yīng)用非常成功。本文應(yīng)用和聲搜索算法的全局尋優(yōu)能力,優(yōu)化選擇支撐向量機(jī)的懲罰參數(shù)及核參數(shù),仿真實驗結(jié)果表明,訓(xùn)練結(jié)果的正檢率都達(dá)到了100%,取得了很好的診斷精度,表明該方法的有效性和實用性。
【作者單位】： 陜西理工學(xué)院數(shù)學(xué)與計算機(jī)科學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 旋轉(zhuǎn)機(jī)械 故障診斷 支撐向量機(jī) 和聲搜索算法
【基金】：陜西理工學(xué)院2015年大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項目資助,項目編號:UIRP15078
【分類號】：TP18;TH17
【正文快照】： 1前言隨著社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,機(jī)械設(shè)備日趨大型化、復(fù)雜化、自動化。在運(yùn)行過程中,如果出現(xiàn)故障問題,將會產(chǎn)生很大的損害,不僅會影響機(jī)械設(shè)備的使用效果和使用壽命,也會降低生產(chǎn)效率,制約經(jīng)濟(jì)效益提升。因此,為確保機(jī)械設(shè)備正常運(yùn)轉(zhuǎn),促進(jìn)生產(chǎn)有序進(jìn)行,機(jī)械故障診斷的作用和地

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本文編號：831870