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基于人工化学反应优化的SVM及旋转机械故障诊断.pdf
26 10 2015 5
SVM
1 ,2 2 2
Hunglinh A O
1 .,,415003 2 .,,410082
:(SVM),,
(ACROA_SVM);ACROA_SVM
;,,ACROA_SVM
。 ,ACROA_SVM
,,,。
:;;;
:TH165 .3 ;TN911 .7 DOI:10 .3969/ .issn.1004 132X.2015 .10 .006
j
SVM Based on ACROA and Its Applications to Rotating Machinery Fault Diagnosis
1 ,2 2 2
Luo Songrong Cheng Junsheng Hunglinh A O
1 .Hunan University of Arts and Science,Changde,Hunan,415003
2 .Hunan University,Changsha,410082
Abstract :Firstly,in view of SVM arametersoptimization roblem,combination to theadvantagep p
of ACROA,a new classification model, called ACROA_SVM was resented herein. Furthermore,
p
theeffectiveness and superiority of the ACROA_SVM model was identified via benchmark datasets,
which wasdownedfrom thesit webof UCI.Lastly,combinationto local meandecompositionanden-
ergy momentfeatureextraction,ACROA_SVM wasservedasapproachof atternrecognitiontoidenp -
tify rotating machinery fault types.Theexperimental results show ACROA_SVM methodhas higher
precision,better eneralization ability of fault diagnosis,andlesstimeconsumption,higher efficiencyg
of fault diagnosis,which isconducive to realizeonlineintelligent fault diagnosis.
Key words : support vector machine(SVM); artificial chemical reaction optimization algorithm
(ACROA);rotating machinery;fault diagnosis
0 ,SVM
。 SVM 。
、 SVM,
[6-8]
(artificial neural network,ANN) SVM
[1-3] ,,
(suppor
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