針對量子遺傳偏最小二乘法在特征選擇過程中,存在初始化種群粗糙和適應(yīng)度函數(shù)復(fù)雜等問題,提出了一種新的特征選擇方法——改進(jìn)的量子遺傳偏最小二乘法（Improved Quantum Genetic Algorithm Partial Least Square,IQGAPLS）算法。該算法根據(jù)求解問題的實(shí)際情況,賦予種群初始值。同時,設(shè)計(jì)了一種新的適應(yīng)度函數(shù),以減少計(jì)算量,并基于此適應(yīng)度函數(shù),提出了一種新的旋轉(zhuǎn)角度更新公式,解決了其方向和大小確定困難的問題。將該算法應(yīng)用于軸向柱塞泵故障信號的特征選擇中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,IQGAPLS算法具有較少的計(jì)算量和較短的執(zhí)行時間,選擇出的特征包含更多的工作狀態(tài)信息,從而提高了分類準(zhǔn)確率。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2017,53(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

所示。采樣頻率是4kHz，對每個工作狀態(tài)分圖1軸向柱塞泵實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)簡圖

門進(jìn)行參數(shù)更新。（4）算法結(jié)束。返回步驟（2）迭代計(jì)算，直到滿足收斂條件fitness≥0.9750或達(dá)到規(guī)定的迭代次數(shù)。同時，將最優(yōu)解集合輸出。4實(shí)例應(yīng)用將IQGAPLS算法應(yīng)用于軸向柱塞泵故障信號的特征選擇中，并與QGAPLS算法相比，驗(yàn)證算法的有效性和實(shí)用性。軸向柱塞泵型號為25MCY14-1B，振動傳感器型號為CA-YD-185，分別安裝在進(jìn)油口管道、出油口管道和殼體上，實(shí)驗(yàn)負(fù)載設(shè)定為15MPa。圖1為實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)簡圖。分別采集軸向柱塞泵的三種工作狀態(tài)：正常狀態(tài)、缸體與配流盤磨損和柱塞滑履松動的振動信號，其時域圖如圖2所示。采樣頻率是4kHz，對每個工作狀態(tài)分別采集了50個樣本數(shù)據(jù)，其中，30個訓(xùn)練樣本，20個測試樣本。本文中特征提取的主要步驟為：（1）對振動信號進(jìn)行3層小波包分解，得到8個小波包分解系數(shù)；（2）對原始信號和8個小波包分解系數(shù)分別提取這10個統(tǒng)計(jì)特征，共得到90個特征；（3）這90個特征作為原始特征集，為下一步特征的優(yōu)化選擇做準(zhǔn)備。其中，統(tǒng)計(jì)特征由峰峰值、均方值、方差、方根幅值、均方幅值、峭度、波形指標(biāo)、峰值指標(biāo)、脈沖指標(biāo)、邊界指標(biāo)等10個組成。本文以缸體與配流盤磨損工作狀態(tài)為例，表1列出了經(jīng)過特征提取后的原始特征集。其中第一列為原始信號的特征，第二到第九列為小波包（3，0）~（3，7）的特征。通過對表1的觀察，發(fā)現(xiàn)存在大量的冗余和無關(guān)特征，以波形指標(biāo)和峰值指標(biāo)為例，冗余特征較多，可以保留小部分來表征。而脈沖指標(biāo)和邊界指標(biāo)中有無關(guān)特征，應(yīng)該剔除。因此，采用IQGAPLS和QGAPLS算法進(jìn)行特征選監(jiān)測單元振動傳感器3振動傳感器2振動傳感器1軸向柱塞泵電動機(jī)負(fù)載油箱圖1軸向柱塞泵實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)簡圖244

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3585483