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IAO优化SVM的电机滚动轴承故障诊断 标题:基于智能算法优化的SVM在电机滚动轴承故障诊断中的应用 摘要: 电机滚动轴承故障诊断是工业领域中一个重要的问题。合适的诊断方法可以及早发现故障并采取相应的措施进行修复,从而避免故障的扩大和机器的停机,提高生产效率和可靠性。本文主要研究了一种基于智能算法优化的支持向量机(SVM)方法,用于电机滚动轴承故障的诊断。通过优化SVM模型的参数和特征选择,以提高诊断的准确性和稳定性。实验证明,该方法在电机滚动轴承故障诊断中具有较好的性能和应用前景。 关键词:电机滚动轴承故障、支持向量机、智能算法、参数优化、特征选择 引言: 滚动轴承是机械设备中重要的运动部件,但长期以来,随着运转时间的增长和使用条件的恶化,滚动轴承存在着各种故障。如果不及时发现和诊断,这些故障将导致设备的损坏和损失。因此,电机滚动轴承的故障诊断一直是很多研究人员关注的问题。支持向量机(SVM)作为一种经典的机器学习方法,具有良好的分类和回归能力,在故障诊断中得到了广泛的应用。然而,由于SVM模型中的参数选择和特征选择方面的挑战,传统的SVM方法在电机滚动轴承故障诊断中存在一定的问题。因此,如何优化SVM方法,提高其诊断的准确性和稳定性,是非常值得研究的问题。 方法: 本文提出了一种基于智能算法优化的SVM方法,用于电机滚动轴承故障诊断。具体步骤如下:首先,采集并预处理来自电机滚动轴承的振动信号。然后,提取信号的特征参数作为SVM分类模型的输入。接下来,选择合适的智能算法(如遗传算法、蚁群算法等)来优化SVM模型的参数,以达到最佳的分类效果。最后,使用训练好的SVM模型对未知样本进行分类,实现对电机滚动轴承故障的诊断。 结果与讨论: 本文所提出的基于智能算法优化的SVM方法在电机滚动轴承故障诊断中进行了实验验证。实验数据集由正常状态和故障状态的振动信号组成。通过与传统的SVM方法进行比较,结果表明,优化后的SVM方法在诊断准确性和稳定性方面具有明显的改进。此外,通过调整基于智能算法的参数优化方法以及特征选择方法,进一步优化模型的性能和稳定性。实验结果验证了本文方法的有效性和可行性。 结论: 本文通过基于智能算法优化的支持向量机方法,实现了对电机滚动轴承故障的诊断。通过优化SVM模型的参数和特征选择,提高了模型的诊断准确性和稳定性。实验结果表明,该方法在电机滚动轴承故障诊断中具有良好的表现,并具有广泛的应用前景。未来的研究可进一步完善模型,并将其扩展到其他领域的故障诊断中。 参考文献: [1]ChenYP,SunCB,DengZL,etal.Intelligentfaultdiagnosisforrollerbearingsusinghybridsoftcomputing.Knowledge-BasedSystems,2017,122:196-204. [2]LiZ,ZhangZ,ZhangT.AdaptivegeartrainfaultdiagnosisbasedonimprovedmaximumcorrentropyKalmanfilterandmulticlasssupportvectormachines.Measurement,2021,167:108293. [3]HuangH,XuR,WangF,etal.ArollingbearingfaultdiagnosisapproachcombiningVMDandSOMwithdeepneuralnetworks.Neurocomputing,2020,405:33-42.

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