基于IEM-FA优化LSSVM的风机主轴轴承故障诊断研究

• 作者: 姜红阳 石志标
• 来源期刊: 组合机床与自动化加工技术
• 学科: 工学
• 关键词: 最小二乘支持向量机 参数优化 萤火虫算法 故障诊断
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 控制与检测
• 页码范围: 90-93
• 页数: 4页
• 分类号: TH162|TG506
• 字数: 3510字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13462/j.cnki.mmtamt.2019.01.024

摘要

针对基本萤火虫算法(FA)易陷于局部最优值和搜索速度慢的问题,文章提出了一种改进的萤火虫算法(IEM-FA).在种群迭代过程中加入振荡因子更新固定步长和细化扰动项,并利用IEMFA算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数.测试结果表明,IEM-FA算法优化LSSVM的诊断模型模型可以准确、高效地对风机主轴轴承进行故障诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石志标	东北电力大学机械工程学院	31	343	10.0	18.0
2	姜红阳	东北电力大学机械工程学院	1	0	0.0	0.0