基于遗传算法优化的支持向量机在齿轮故障声发射检测中的应用

• 作者: 于洋 杨平 白瑞
• 来源期刊: 机械传动
• 关键词: 声发射 支持向量机 遗传算法 优化核函数
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 163-166,175
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16578/j.issn.1004.2539.2018.01.034

摘要

支持向量机能够在训练样本较小的情况下,避免过学习现象,使泛化能力最大化.研究了支持向量机的参数无法自适应进行选取的问题,利用遗传算法具有全局搜索的性质,对支持向量机的参数选取进行最优化处理,得到支持向量机的最优参数.应用此法对齿轮故障声发射检测进行了研究,实验系统由PCI-2声发射系统和旋转机械振动故障模拟试验台组成,齿轮故障分类的精度比优化之前提高了10％,对齿轮故障诊断具有重要意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于洋		33	152	7.0	11.0
2	杨平		5	3	1.0	1.0
3	白瑞		1	0	0.0	0.0