基于优化AFSA算法的滚动轴承故障特征提取

周向荣

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基于优化AFSA算法的滚动轴承故障特征提取

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针对现有滚动轴承故障特征提取算法存在的特征采集效率低、有效数据迭代慢等不足,提出一种基于优化人工鱼群(AFSA)的故障特征提取算法。作为一种高效的群智能算法,AFSA主要通过AFSA个体觅食算子、聚群算子和追尾算子,平衡食物源与个体密度之间的关系;对经典AFSA算法进行优化,采用人工方式调整共轭梯度方向,避免由于数据集过大、活鱼群个体位置更新过慢而产生随机偏差,进而提升对故障特征分类的准确性。实验结果显示:该群智能算法的故障提取性能远优于信号盲分离、小波包和卷积神经网络3种传统算法,当迭代次数达到50次时,步长函数取值能够收敛到最小。

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来源
《北部湾大学学报》 |2023年第2期|56-62|共7页
作者
周向荣;
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作者单位

湄洲湾职业技术学院信息工程系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TH170;
关键词
优化AFSA算法; 滚动轴承; 共轭梯度; 随机偏差; 故障特征提取;

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