基于量子遗传算法的轴向柱塞泵故障特征选择

• 作者: 张培林 李兵 李胜 王国德
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 工学
• 关键词: 量子计算 量子遗传算法 轴向柱塞泵 特征选择
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 科学基金
• 页码范围: 1659-1664
• 页数: 6页
• 分类号: TH137
• 字数: 4771字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2014.12.019

摘要

为了进一步减少特征维数、缩短运算时间、提高分类正确率等，提出了一种基于量子遗传算法的轴向柱塞泵故障特征选择方法，该方法采用量子位进行染色体编码，利用量子门更新种群。首先，对轴向柱塞泵振动信号进行小波包变换，提取出原始信号和各个小波包系数的统计特征；然后，利用量子遗传算法从原始特征集中选择出最优特征集；最后，以神经网络为分类器（其输入为最优特征集），对故障进行诊断与识别。利用该方法对轴向柱塞泵正常、缸体与配流盘磨损和柱塞滑履松动三种状态的特征集进行选择，试验结果表明，与普通遗传算法相比，量子遗传算法可以更有效地减少特征维数，提高分类正确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张培林		253	1973	21.0	28.0
2	李兵		70	414	12.0	16.0
3	李胜		26	140	7.0	10.0
4	王国德		6	29	3.0	5.0