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| 单形进化算法优化的SVM滚动轴承故障诊断 | |
| 作者姓名： | 郑蒙福 全海燕 |
| 作者单位： | 昆明理工大学 信息工程与自动化学院,昆明 650504;昆明理工大学 信息工程与自动化学院,昆明 650504 |
| 摘 要： | 由于支持向量机的参数优化算法存在控制参数多、易陷入局部最优解的问题,提出了一种单形进化算法优化的支持向量机滚动轴承故障诊断方法.首先,单形进化算法利用全随机的方式建立粒子的单形邻域搜索算子以减少算法控制参数,建立粒子多角色态搜索策略以避免算法陷入局部最优解;然后,将单形进化算法应用于支持向量机的参数寻优,并用滚动轴承信号完成故障诊断;试验中,采用滚动轴承信号的集总经验模态分解的能量特征作为输入,进行算法的性能分析与测试.结果表明该算法可以有效地缓解粒子陷入局部最优解,且减少了控制参数,并能完成滚动轴承故障信号的诊断与识别. |
| 关 键 词： | 单形进化算法 支持向量机 参数优化 故障诊断 集总经验模态分解 |
| 收稿时间： | 2020-03-09 |
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