基于麻雀搜索算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断

马晨佩; 李明辉; 巩强令; 杨白月

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基于麻雀搜索算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断

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针对支持向量机(support vector machine,SVM)的分类性能受自身参数选择影响较大的问题,提出了基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化SVM的故障诊断方法.利用麻雀搜索算法(SSA)对支持向量机的惩罚参数(C)与核参数(g)进行优化,并构建SSA-SVM滚动轴承故障诊断模型.结果表明:对于滚动轴承的常见故障,SSA-SVM诊断模型的测试正确率为96.67％,比传统的遗传算法(genetic algorithm,GA)-SVM和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)-SVM诊断模型分别提高3.34％和1.67％,且收敛速度更快,可有效应用于故障诊断.

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来源
《科学技术与工程》 |2021年第10期|4025-4029|共5页
作者
马晨佩; 李明辉; 巩强令; 杨白月;
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作者单位

陕西科技大学机电工程学院西安710021;

陕西科技大学机电工程学院西安710021;

陕西科技大学机电工程学院西安710021;

陕西科技大学机电工程学院西安710021;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类滚动轴承;
关键词
支持向量机; 麻雀搜索算法; 参数优化; 故障诊断;

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