机械故障特征与分类器的联合优化

王新峰; 邱静; 刘冠军

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机械故障特征与分类器的联合优化

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在机械故障诊断中,特征选择和分类器的参数优化都可以提高诊断精度.利用特征和分类器参数的依赖关系,提出了特征选择和SVM参数的联合优化方法来提高诊断性能.联合优化方法采用支持向量机(SVM)作为故障分类器,SVM半径-间距上界 (RM界)为目标计算诊断精度,并应用遗传算法求解此优化问题.齿轮故障诊断试验结果表明,联合优化的诊断精度要优于单独优化特征和SVM参数,而且优化速度更快.因此在故障诊断中,利用特征和分类器参数联合优化能够快速取得较好的诊断精度.

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来源
《国防科技大学学报》 |2005年第2期|92-95|共4页
作者
王新峰; 邱静; 刘冠军;
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作者单位

国防科技大学,机电工程与自动化学院,湖南,长沙,410073;

国防科技大学,机电工程与自动化学院,湖南,长沙,410073;

国防科技大学,机电工程与自动化学院,湖南,长沙,410073;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类测试技术及设备;信息处理（信息加工）;
关键词
特征选择; 支持向量机; 半径-间距上界; 遗传算法;

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