10.3969/j.issn.1001-3881.2014.07.041
基于PS O参数优化的支持向量机齿轮箱故障诊断研究
为了解决支持向量机惩罚因子 c 和核函数 g的确定只能依靠先验知识的缺点,提出了基于粒子群优化算法(PSO)的支持向量机参数优化的模型,通过PSO的寻优自动获得最优的支持向量机参数。并运用JZQ250型齿轮箱进行故障诊断,实验表明所提出的模型很好地解决了参数选择问题,使SVM性能有所提升。
支持向量机、粒子群、参数优化、故障诊断
TH17
国家自然科学基金资助项目51175480
2014-06-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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