基于PS O参数优化的支持向量机齿轮箱故障诊断研究

• 作者: 潘宏侠 赵卫伟
• 来源期刊: 机床与液压
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 粒子群 参数优化 故障诊断
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 故障诊断与可靠性
• 页码范围: 152-154
• 页数: 3页
• 分类号: TH17
• 字数: 2229字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2014.07.041

摘要

为了解决支持向量机惩罚因子 c 和核函数 g的确定只能依靠先验知识的缺点，提出了基于粒子群优化算法（PSO）的支持向量机参数优化的模型，通过PSO的寻优自动获得最优的支持向量机参数。并运用JZQ250型齿轮箱进行故障诊断，实验表明所提出的模型很好地解决了参数选择问题，使SVM性能有所提升。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘宏侠	中北大学机械制造与自动化学院	359	2630	23.0	34.0
2	赵卫伟	中北大学机械制造与自动化学院	3	18	2.0	3.0