| 基于天牛须搜索优化支持向量机液压泵故障诊断 |
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| 引用本文： | 张军翠,王立成. 基于天牛须搜索优化支持向量机液压泵故障诊断[J]. 噪声与振动控制, 2022, 42(3): 105-109 |
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| 作者姓名： | 张军翠 王立成 |
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| 作者单位： | （ 1. 河北工业职业技术大学智能制造学院, 石家庄050091;
2. 河北科技大学离退休工作处,石家庄050018 ）
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| 摘 要： | 为准确地对液压泵的典型故障进行诊断,同时针对支持向量机（Support Vector Machine,SVM）在故障诊断中的参数选择问题,将天牛须搜索算法（Beetle Antennae Search,BAS）应用到SVM的参数优化中,建立BAS-SVM液压泵故障诊断模型,以此来提高SVM在液压泵故障诊断中的性能。液压泵故障诊断实例的结果表明,相比于遗传算法、粒子群算法、果蝇算法等算法的改进算法,BAS得到的SVM参数更优,使SVM获得更高的诊断精度,从而验证了所提方法的有效性。
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| 关 键 词： | 故障诊断 天牛须搜索 支持向量机 参数优化 液压泵 |
| 收稿时间： | 2021-06-25 |
| 修稿时间： | 2021-08-25 |
Fault Diagnosis of Hydraulic Pumps Based on Support Vector Machine Optimized by Beetle Antennae Search |
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