基于人工鱼群算法和支持向量机的离心泵故障诊断

• 作者: 柯耀 王琪
• 来源期刊: 机电工程技术
• 学科: 工学
• 关键词: 离心泵 粒子群优化 人工鱼群 支持向量机 模式识别
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 35-37,81
• 页数: 4页
• 分类号: TH165+.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-9492.2020.12.011

摘要

针对机械故障诊断中难以获得大量典型故障样本的实际现状,基于支持向量机(SVM)优良的分类性能,提出了一种基于人工鱼群算法(AFSA)的支持向量机故障诊断模型.在离心泵工作过程中,其振动信号掺杂着许多噪声,用小波包变换技术处理振动信号,对信号进行预处理和分析,并进行特征值计算,从而确定叶轮故障的性质.将提取的特征值和叶轮状态类别输入到AFSA优化后的SVM进行模型训练和测试,从而提高了故障分类的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柯耀		3	0	0.0	0.0
2	王琪		4	3	1.0	1.0