基于改进乌鸦搜索算法优化SVM的电机轴承故障诊断

摘要：

针对乌鸦搜索算法(CSA)优化支持向量机(SVM)参数时存在陷入局部最优、后期收敛精度不高的问题,对CSA算法进行了改进,提出一种改进乌鸦搜索算法(ICSA).ICSA在CSA基础上,融入了动态感知概率、Levy飞行策略、柯西变异机制等步骤,提高了算法的寻优能力.以ICSA为SVM参数优化方法,建立了电机轴承故障诊断模型,并进行了实验验证.结果表明:相比于CSA,ICSA优化SVM的诊断精度比提升了4.53％;相比于另外3种改进型CSA方法,诊断精度也更高;相比于其它4种类型优化算法,在诊断精度提升的同时耗时缩更短.

关键词：乌鸦搜索算法、改进策略、支持向量机、电机轴承、故障诊断

所属期刊栏目：39

分类号：TH165.3

资助基金：河南省科技厅重点研发与推广专项资助项目212102210321

在线出版日期：2023-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：107-111,117