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電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>基于麻雀搜索算法優(yōu)化SVM的故障診斷

基于麻雀搜索算法優(yōu)化SVM的故障診斷

2021-06-01 | pdf | 1.61 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

  針對支持向量機(jī)( support vector machine,swM)的分類性能受自身參數(shù)選擇影響較大的問題,提出了基于麻雀搜索算法( sparrow search algorithm,SSA)優(yōu)化SⅤM的故障診斷方法。利用麻雀搜索算法(SSA)對支持向量機(jī)的懲罰參數(shù)(C)與核參數(shù)(g)進(jìn)行優(yōu)化,并構(gòu)建SSA-sVM滾動(dòng)軸承故障診斷模型。結(jié)果表明:對于滾動(dòng)軸承的常見故障, SSA-SVM診斷模型的測試正確率為96.67%,比傳統(tǒng)的遺傳算法( genetic algorithm,GA)-SVM和粒子群算法( particle swarm optimization,PSO)-SVM診斷模型分別提高3.34%和1.67%,且收斂速度更快,可有效應(yīng)用于故障診斷。

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