10.3969/j.issn.1673-9957.2023.11.002
基于混合算法优化的SVM多分类器齿轮故障诊断模型
为了提高支持向量机分类器的故障诊断精度,该文提出了一种基于混合算法优化支持向量机的故障诊断模型.首先,在混合算法中引入灰狼和金豺的夺食机制.其次,优化支持向量机,从而得到最优的支持向量机模型.最后,提高对齿轮故障模式的诊断精度.以某饲料生产企业采集到的数据为基础进行实例分析,结果表明,采用基于灰狼和金豺算法的混合算法优化支持向量机参数比标准的灰狼算法和金豺算法优化效果更好.在模型诊断精确度方面,混合算法优化的支持向量机诊断模型比未优化支持向量机、灰狼算法优化支持向量机和金豺算法优化支持向量机诊断模型分别提高了 15.156 6%、4.913 3%和8.959 6%.
故障诊断、灰狼算法、金豺算法、支持向量机
TP181(自动化基础理论)
2023-08-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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