改进的量子遗传偏最小二乘特征选择方法应用

发布时间：2022-01-12 21:34

　　针对量子遗传偏最小二乘法在特征选择过程中,存在初始化种群粗糙和适应度函数复杂等问题,提出了一种新的特征选择方法——改进的量子遗传偏最小二乘法（Improved Quantum Genetic Algorithm Partial Least Square,IQGAPLS）算法。该算法根据求解问题的实际情况,赋予种群初始值。同时,设计了一种新的适应度函数,以减少计算量,并基于此适应度函数,提出了一种新的旋转角度更新公式,解决了其方向和大小确定困难的问题。将该算法应用于轴向柱塞泵故障信号的特征选择中。实验结果表明,IQGAPLS算法具有较少的计算量和较短的执行时间,选择出的特征包含更多的工作状态信息,从而提高了分类准确率。 

【文章来源】：计算机工程与应用. 2017,53(03)北大核心CSCD

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

所示。采样频率是4kHz，对每个工作状态分图1轴向柱塞泵实验系统简图

门进行参数更新。（4）算法结束。返回步骤（2）迭代计算，直到满足收敛条件fitness≥0.9750或达到规定的迭代次数。同时，将最优解集合输出。4实例应用将IQGAPLS算法应用于轴向柱塞泵故障信号的特征选择中，并与QGAPLS算法相比，验证算法的有效性和实用性。轴向柱塞泵型号为25MCY14-1B，振动传感器型号为CA-YD-185，分别安装在进油口管道、出油口管道和壳体上，实验负载设定为15MPa。图1为实验系统简图。分别采集轴向柱塞泵的三种工作状态：正常状态、缸体与配流盘磨损和柱塞滑履松动的振动信号，其时域图如图2所示。采样频率是4kHz，对每个工作状态分别采集了50个样本数据，其中，30个训练样本，20个测试样本。本文中特征提取的主要步骤为：（1）对振动信号进行3层小波包分解，得到8个小波包分解系数；（2）对原始信号和8个小波包分解系数分别提取这10个统计特征，共得到90个特征；（3）这90个特征作为原始特征集，为下一步特征的优化选择做准备。其中，统计特征由峰峰值、均方值、方差、方根幅值、均方幅值、峭度、波形指标、峰值指标、脉冲指标、边界指标等10个组成。本文以缸体与配流盘磨损工作状态为例，表1列出了经过特征提取后的原始特征集。其中第一列为原始信号的特征，第二到第九列为小波包（3，0）~（3，7）的特征。通过对表1的观察，发现存在大量的冗余和无关特征，以波形指标和峰值指标为例，冗余特征较多，可以保留小部分来表征。而脉冲指标和边界指标中有无关特征，应该剔除。因此，采用IQGAPLS和QGAPLS算法进行特征选监测单元振动传感器3振动传感器2振动传感器1轴向柱塞泵电动机负载油箱图1轴向柱塞泵实验系统简图244

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本文编号：3585483