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一种基于遗传退火优化多核支持向量机的旋转机械早期故障诊断方法
- 专利权人:
- 三峡大学
- 发明人:
- 陈法法,陈从平,陈保家,肖文荣,钟先友
- 申请号：
- CN201610002290.2
- 公开号：
- CN105628425A
- 申请日:
- 2016.01.01
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2016
- 代理人:
- 成钢
- 摘要：
- 一种专门针对旋转机械早期故障的智能化诊断方法，以旋转机械运行过程中的振动信号为基础，首先将旋转机械的振动信号进行时域、频域、时频域信号处理，以典型的局部核函数和全局核函数为基础，构造多核支持向量机作为新型的智能诊断模型；以遗传算法和模拟退火算法为基础，构造遗传退火算法；利用遗传退火算法优化多核支持向量机的模型参数，实行多参数的并行寻优.本发明充分发挥了混合域特征集在旋转机械性能退化早期故障渐变特征提取、遗传退火算法在参数的并行寻优以及多核支持向量机在早期故障智能诊断等方面的优势，可以有效对旋转机械设备的早期故障进行诊断辨识，并且具有较强的抗干扰能力和泛化推广能力。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
