ADMOW方法及其在滚动轴承状态识别中的应用

• 作者: 张建 潘海洋 潘紫微 郑近德
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: ADMOW 优化加权 PSO 异常值 滚动轴承 模式识别
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 仪器、仪表科学与技术
• 页码范围: 1093-1100
• 页数: 8页
• 分类号: V233|TH113
• 字数: 5074字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.2019.20180285

摘要

针对滚动轴承振动信号的状态特征及特征数据中存在“异常值”的现象,提出了基于优化加权代理判别模型(Agent discriminate model based optimization weighted,ADMOW)的模式识别方法.该方法首先通过计算样本特征值的类相似度对特征值进行评价,并依据评价结果对特征值赋予权值,以此弱化“异常值”导致模型出现偏差的问题;然后利用粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法对所建立的模型参数进行优化,得到更加准确可靠的分类模型;最后采用建立的优化加权代理预测模型对待测样本进行识别.滚动轴承实验结果表明,与以往的模式识别方法相比,该方法能有效地提高识别准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘紫微	安徽工业大学机械工程学院	88	630	15.0	20.0
2	郑近德	安徽工业大学机械工程学院	46	279	12.0	14.0
3	潘海洋	安徽工业大学机械工程学院	32	221	11.0	13.0
4	张建	安徽工业大学机械工程学院	2	1	1.0	1.0