基于分层模糊支持向量机的油液磨粒自动识别

• 作者: 任松 徐雪茹 欧阳汛 王小书 赵云峰
• 来源期刊: 润滑与密封
• 学科: 工学
• 关键词: 磨粒识别 模糊支持向量机 粒子群算法 特征参数 分层多类别分类
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 1-8
• 页数: 8页
• 分类号: TH117|TP181
• 字数: 6556字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0254-0150.2019.05.001

摘要

提出基于模糊支持向量机的机械设备在用油液磨粒自动识别方法.首先利用K-均值聚类算法对磨粒图像进行分割,提取磨粒的形状尺寸特征参数、 边缘细节特征参数、 表面纹理特征参数作为其量化表征,分别选择最能反映待识别磨粒特征的参数作为各个二分类器的输入向量;然后结合二叉树法和一对多法间接构造磨粒的分层多类别分类器模型,在训练过程中同时利用粒子群算法优化分类器的参数,建立一种参数自适应的模糊支持向量机分层多类别分类模型.将该模型应用到旋挖钻机在用油液的磨损颗粒识别中,识别率最高达90％.该模型结构简单、 分类精度好,在磨粒识别领域较大的工程应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任松	重庆大学煤矿灾害动力学与控制国家重点实验室	104	1392	23.0	32.0
2	王小书	重庆大学煤矿灾害动力学与控制国家重点实验室	8	22	2.0	4.0
3	徐雪茹	重庆大学煤矿灾害动力学与控制国家重点实验室	3	1	1.0	1.0
4	赵云峰	重庆大学煤矿灾害动力学与控制国家重点实验室	6	18	3.0	4.0
5	欧阳汛	重庆大学煤矿灾害动力学与控制国家重点实验室	15	29	3.0	4.0