本文選題：支持向量機(jī) + 粒子群優(yōu)化算法　； 參考：《大連交通大學(xué)學(xué)報(bào)》2016年01期

【摘要】：為提高電機(jī)故障診斷的準(zhǔn)確率和有效性,提出了基于智能優(yōu)化算法的支持向量機(jī)電機(jī)故障診斷模型.首先采集交流電機(jī)不同位置上的振動(dòng)加速度信號(hào),使用小波包分析方法對(duì)所采集的振動(dòng)加速度信號(hào)進(jìn)行特征提取,將得到的能量比向量作為支持向量機(jī)故障診斷模型的輸入,使用遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法對(duì)支持向量機(jī)故障診斷模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化并進(jìn)行模型訓(xùn)練,在使用測(cè)試樣本集對(duì)得到的兩種故障診斷模型進(jìn)行分析之后可以看出經(jīng)過(guò)參數(shù)優(yōu)化后的支持向量機(jī)模型提高了故障預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率,并且粒子群優(yōu)化方法具有比遺傳算法更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率,并極大地減小了優(yōu)化時(shí)間及優(yōu)化次數(shù).
[Abstract]:In order to improve the accuracy and effectiveness of motor fault diagnosis, a support vector electromechanical fault diagnosis model based on intelligent optimization algorithm is proposed. Firstly, the vibration acceleration signals at different positions of AC motor are collected, and the vibration acceleration signals are extracted by wavelet packet analysis method, and the energy ratio vector is used as the input of the fault diagnosis model of support vector machine. The genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm are used to optimize the parameters and train the support vector machine fault diagnosis model. After analyzing the two kinds of fault diagnosis models obtained by using the test sample set, we can see that the support vector machine model after parameter optimization improves the accuracy of fault prediction. Particle swarm optimization has higher prediction accuracy than genetic algorithm and greatly reduces the optimization time and times.
【作者單位】： 大連交通大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51475065) 人工智能四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金資助項(xiàng)目(2014RYJ01) 過(guò)程裝備與控制工程四川省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金資助項(xiàng)目(2014RYJ01)
【分類(lèi)號(hào)】：TP181;TM307.1

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2017588