基于CFOA-MKHSVM的滚动轴承健康状态评估方法

发布时间：2017-09-15 15:38

  本文关键词：基于CFOA-MKHSVM的滚动轴承健康状态评估方法

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【摘要】：为了更有效评估滚动轴承性能退化程度,提出一种混沌优化果蝇算法(CFOA)与多核超球体支持向量机(MKHSVM)相结合的滚动轴承健康状态定量评估方法。该方法针对滚动轴承各状态数据分布不均匀、单一核函数分类存在局限性的问题,提出利用多核核函数的凸组合来优化超球体支持向量机。为消除人为选择分类器多参数的盲目性、避免果蝇优化算法陷入局部最优,将果蝇算法与混沌理论相结合,对多参数进行寻优。同时构建混沌优化果蝇算法-多核超球体支持向量机(CFOAMKHSVM)模型,并提出归一化差别系数评估指标。通过实验研究,与支持向量数据描述(SVDD)算法评估指标进行对比,验证了所提指标的有效性,实现了滚动轴承健康状态的定量评估。
【作者单位】： 哈尔滨理工大学电气与电子工程学院;
【关键词】： 滚动轴承 果蝇优化算法 超球体支持向量机 性能退化程度 状态评估
【基金】：国家自然科学基金(51305109) 黑龙江省青年科学基金(QC2014C075) 黑龙江省博士后资助经费(LBH-Z13113) 校青年拔尖创新人才培养计划(No.11)项目资助
【分类号】：TH133.33;TP18
【正文快照】： 1引言滚动轴承是机械设备的关键旋转部件,是最容易受损的部件之一,其运行状态直接影响整台设备的工作状况[1]。滚动轴承的性能退化评估是以故障诊断技术为基础的进一步深入,对从完好状态到一系列不同退化状态的整个过程进行描述建模,进而实现滚动轴承健康状态的定量评估[2]。，

本文编号：857392