基于果蝇优化算法小波支持向量数据描述的滚动轴承性能退化评估

• 作者: 刘秦川 朱朔 白瑞林
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 工学
• 关键词: 轴承 果蝇优化算法 小波支持向量数据描述 小波核
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 可持续制造
• 页码范围: 602-608
• 页数: 7页
• 分类号: TH165.3|TN91|TH17
• 字数: 6453字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2018.05.016

摘要

针对支持向量数据描述(SVDD)算法对滚动轴承早期故障不敏感、参数选择困难的问题,提出了一种基于果蝇优化算法 小波支持向量数据描述(FOA-WSVDD)的滚动轴承性能退化评估方法.提取滚动轴承早期无故障振动信号的时域、时频域特征向量,并基于单调性进行特征选择;针对现有核函数对滚动轴承早期故障不敏感问题,将小波核函数引入到 SVDD 算法中;针对 SVDD 算法参数选择困难的问题,以支持向量个数与总样本数的比值作为适应度函数,采用改进的 FOA 算法对其核参数进行优化,建立FOA-WSVDD评估模型;最后,将轴承后期振动数据的特征向量输入到该 WSVDD 模型中,得到轴承的性能退化指标.试验结果表明,采用所提方法能准确地对轴承早期故障作出预警,与基于高斯核函数的SVDD算法相比,提前了17 h.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白瑞林	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	158	1207	18.0	24.0
2	朱朔	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	2	17	2.0	2.0
3	刘秦川	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	1	9	1.0	1.0