基于SVM和遗传算法的装甲车齿轮箱故障模式识别

• 作者: 周昕晨 林董 汪栋洋
• 来源期刊: 新技术新工艺
• 学科: 工学
• 关键词: 齿轮箱 支持向量机 遗传算法 模式识别
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 51-55
• 页数: 5页
• 分类号: TH133
• 字数: 3228字
• 语种: 中文

摘要

装甲车齿轮箱故障会严重影响装甲车的稳定运行,对故障进行模式识别是实现智能诊断的关键.基于支持向量机的齿轮箱故障诊断模型中参数C和σ 对齿轮箱模型分类识别性能有很大的影响,利用遗传算法对这2个重要参数进行优化可明显提高模型的分类识别性能.试验信号和实测信号应用结果表明,采用该参数优化模型提高了支持向量机的分类的正确率.该方法的应用为实现齿轮箱轴承故障的模式识别和智能诊断提供了帮助.