遗传算法和支持向量机在机械故障诊断中的应用研究
王凯
张永祥
李军
1.海军工程大学,船舶与动力学院203教研室,武汉,4300332.海军工程大学,船舶与动力学院203教研室,武汉,4300333.海军工程大学,船舶与动力学院203教研室,武汉,430033
摘要：提出一种基于遗传算法和支持向量机的故障诊断方法,利用遗传算法对故障特征集和支持向量机的参数同时进行优化,然后把优化选择的故障特征输入支持向量机进行故障识别.既剔除了故障特征的冗余性、减少了计算量,又解决了支持向量机的参数难以选择等问题.诊断实例表明,该方法能利用较少的故障特征得到较高的诊断精度.
关键词：遗传算法支持向量机故障诊断
分类号：TP206.3(自动化技术及设备)TH165.3(机械制造工艺)
论文发表日期：2008-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 349-353 )
英文信息