基于遗传编程和支持向量机的故障诊断模型

• 作者: 屈梁生 李良敏
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 故障诊断 支持向量机 遗传编程 滚动轴承
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 页码范围: 239-242
• 页数: 4页
• 分类号: TH17
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.2004.03.005

摘要

提出了一种基于遗传编程和支持向量机的故障诊断模型.该模型利用遗传编程对传统的时域指标进行特征选择和提取,得到更能反映信号本质的特征,与其他特征组合后作为识别特征输入多类支持向量机,实现了对机器不同类型故障的识别.实验结果表明,同传统时域指标相比,经过遗传编程选择和提取的特征对轴承的故障具有更好的识别能力,进而提高了多类支持向量机的分类准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	屈梁生	西安交通大学机械工程学院	86	3158	34.0	53.0
2	李良敏	西安交通大学机械工程学院	6	187	6.0	6.0