风机技术
風機技術
풍궤기술
COMPRESSOR,BLOWER & FAN TECHNOLOGY
2014年
6期
50-55
,共6页
离心式风机%故障诊断%最小二乘支持向量机%果蝇算法
離心式風機%故障診斷%最小二乘支持嚮量機%果蠅算法
리심식풍궤%고장진단%최소이승지지향량궤%과승산법
本文提出了基于果蝇算法优化支持向量机的分类方法.该方法利用风机振动频域的特征向量作为学习样本,然后运用改进的支持向量机模型对风机振动信号的故障特征进行模式识别.同时还运用了蚁群和粒子群两种智能算法,对向量机进行了优化,仿真结果表明,基于果蝇优化的最小二乘支持向量机方法具有识别率高,诊断速度快的优点,该方法是可行有效的.
本文提齣瞭基于果蠅算法優化支持嚮量機的分類方法.該方法利用風機振動頻域的特徵嚮量作為學習樣本,然後運用改進的支持嚮量機模型對風機振動信號的故障特徵進行模式識彆.同時還運用瞭蟻群和粒子群兩種智能算法,對嚮量機進行瞭優化,倣真結果錶明,基于果蠅優化的最小二乘支持嚮量機方法具有識彆率高,診斷速度快的優點,該方法是可行有效的.
본문제출료기우과승산법우화지지향량궤적분류방법.해방법이용풍궤진동빈역적특정향량작위학습양본,연후운용개진적지지향량궤모형대풍궤진동신호적고장특정진행모식식별.동시환운용료의군화입자군량충지능산법,대향량궤진행료우화,방진결과표명,기우과승우화적최소이승지지향량궤방법구유식별솔고,진단속도쾌적우점,해방법시가행유효적.
