查询结果:   吕维宗,王海瑞,舒捷.量子粒子群算法优化相关向量机的轴承故障诊断[J].计算机应用与软件,2019,36(1):6 - 11,16.
中文标题
量子粒子群算法优化相关向量机的轴承故障诊断
发表栏目
软件技术与研究
摘要点击数
82
英文标题
QUANTUM-BEHAVED PARTICLE SWARM OPTIMIZATION FOR RVM BEARING FAULT DIAGNOSIS
作 者
吕维宗 王海瑞 舒捷 Lü Weizong Wang Hairui Shu Jie
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
量子粒子群算法 故障诊断 相关向量机 EEMD
Keywords
Quantum-behaved particle swarm optimization Fault diagnosis Relevance vector machine EEMD
基金项目
国家自然科学基金项目(61263023)
作者资料
吕维宗,硕士生,主研领域:多智能体技术与嵌入式应用技术。王海瑞,教授。舒捷,硕士。 。
文章摘要
人为因素对传统滚动轴承故障诊断方法有比较大的影响,并且故障起因比较复杂。针对此问题提出用基于量子粒子群(QPSO)算法优化的相关向量机(RVM)进行滚动轴承故障诊断。采用总体平均经验模态分解(EEMD)方法来处理滚动轴承的振动信号,分解后可以得到很多内禀模态函数(IMF)。再把IMF能量作为特征向量输入到QPSARVM诊断器中对滚动轴承的故障进行准确诊断。实验结果显示:该模型可以更快地实现对滚动轴承故障的准确识别,证明了该模型的稳定性及高效性。与支持向量机(SVM)分析对比后,进一步体现出RVM方法在智能故障诊断领域中具有优势。
Abstract
Human factors have great influence on the traditional methods of rolling bearing fault diagnosis, and the cause of the fault is complicated. To solve the problem, we put forward fault diagnosis method based on QPSO to optimize the relevance vector machine (RVM).It was applied to the rolling bearing fault diagnosis. The ensemble empirical mode decomposition (EEMD) was adopted to deal withvibration signal of rolling bearing. Several intrinsic mode functions (IMF) could be obtained after decomposition. IMF energy was input into QPSA-RVM diagnoser as feature vector, and the fault of rolling bearing was diagnosed accurately.The experimental results show that the model can quickly and accurately recognize the rolling bearing fault, and is proven to be stable and efficient.Through the analysis and contrast with SVM, the RVM method has more advantages in the field of intelligent fault diagnosis.
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