查询结果:   林雅慧,王海瑞,靖婉婷.基于改进的PSO算法优化FSVM的滚动轴承故障诊断[J].计算机应用与软件,2018,35(11):94 - 97,141.
中文标题
基于改进的PSO算法优化FSVM的滚动轴承故障诊断
发表栏目
应用技术与研究
摘要点击数
28
英文标题
FAULT DIAGNOSIS OF ROLLING BEARING BASED ON IMPROVED PSO AND FSVM
作 者
林雅慧 王海瑞 靖婉婷 Lin Yahui Wang Hairui Jing Wanting
作者单位
昆明理工大学信息工程与自动化学院 云南 昆明 650500     
英文单位
Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, Yunnan, China     
关键词
滚动轴承 模糊支持向量机 粒子群优化算法 故障诊断
Keywords
Rolling bearing Fuzzy support vector machine Particle swarm optimization Fault diagnosis
基金项目
国家自然科学基金项目(61263023)
作者资料
林雅慧,硕士,主研领域:人工智能。 王海瑞,教授。 靖婉婷,硕士。 。
文章摘要
滚动轴承在机械系统中是最常见的、最易损坏的器件之一,因此对滚动轴承故障诊断方法的研究具有重要的现实意义。由于使用传感器采集的滚动轴承故障信号往往含有噪声点,这将会对故障诊断的结果产生影响。基于样本点模糊的模糊支持向量机FSVM(Fuzzy Support Vector Machines)可以很好地解决这一问题。为了提高FSVM的诊断精确度,采用粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)对其进行改进。为了更大可能地协调PSO的全局和局部寻优能力,在算法寻优的过程中加入惯性因子。融入的动态更新惯性权重大大地改善了基本粒子群优化算法的性能。故采用改进的PSO和FSVM相结合的故障诊断模型对捣固车轴承故障信号进行处理和分类。实验结果表明,该模型在滚动轴承故障诊断领域取得很好的诊断效果。
Abstract
Rolling bearing is one of the most common and easily damaged devices in mechanical system. Therefore, it is of great practical significance to study the fault diagnosis method of rolling bearing. As the rolling bearing fault signals collected by sensors contains noise point, which will affect the results of fault diagnosis. And the problem could be solved by the Fuzzy Support Vector Machines(FSVM) based on sampling points. The Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm was adopted to improve the diagnostic accuracy of FSVM. In order to better coordinate the global and local optimization ability of particle swarm optimization algorithm, this paper added the inertial factor in the process of algorithm optimization. The dynamic updating inertia weight of integration greatly improved the performance of the basic PSO. Therefore, the fault diagnosis model with improved PSO and FSVM was chosen to process and classify the fault signals of the tamping machine bearing. The experimental results show that the proposed model has a good diagnosis effect in the field of rolling bearing fault diagnosis.
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