| 基于细菌觅食优化决策的齿轮箱故障诊断 |
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| 引用本文： | 杨大炼,刘义伦,李学军,周维.基于细菌觅食优化决策的齿轮箱故障诊断[J].中南大学学报(自然科学版),2015(4):1224-1230. |
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| 作者姓名： | 杨大炼 刘义伦 李学军 周维 |
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| 作者单位： | 中南大学机电工程学院;中南大学轻合金研究院;湖南科技大学湖南省机械设备健康维护重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(51375500);湖南省教育厅资助项目(2013SK2001);湖南省科技计划项目(2012GK3171);中南大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2013zzts037)~~ |
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| 摘 要： | 在利用SVM对齿轮箱进行故障诊断决策时,SVM模型参数(核参数及惩罚因子)对齿轮箱故障的诊断结果影响很大,而最优参数难以获取,针对这一问题,提出一种基于自适应细菌觅食算法(BFA)的SVM参数快速选取方法。以齿轮箱故障诊断过程为实验对象,对比分析网格搜索法、遗传算法、粒子群算法与细菌觅食算法对SVM径向基核函数参数δ及惩罚因子C的优化性能。研究结果表明:细菌觅食算法能够更加快速地选取到最优参数;采用细菌觅食算法优化SVM参数可以进一步提高齿轮箱故障诊断的精度。
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| 关 键 词： | 细菌觅食算法 支持向量机 参数优化 齿轮箱 故障诊断 |
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