基于遗传算法的故障特征优化研究

• 作者: 刘运 董华 黎明
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 特征优化 遗传算法 支持向量机
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 优化仿真
• 页码范围: 192-196
• 分类号: TP206.3
• 字数: 4460字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2010.04.047

摘要

故障原始样本特征集中往往存在着冗余和不相关的分量.为了提高故障诊断系统的快速性和准确性,有必要采取适当的方法对故障诊断系统进行特征优化.为此提出了一种基于遗传算法的故障特征优化方法.方法对基本遗传算法的种群初始化方法,并对运算子进行了改进,同时利用支持向量机分类识别率构造遗传算法的适应度函数.通过对汽轮机减速箱轴承故障样本数据特征优化实例分析,结果表明方法能够得到更有利于分类的特征子集,使得故障诊断的准确率和计算效率都得到了改善,为关键设备状态监控与故障诊断提供了更为可靠的依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黎明		182	1686	21.0	33.0
2	刘运		1	6	1.0	1.0
3	董华		12	42	4.0	5.0