【摘 要】
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为了提高电机轴承故障的诊断准确率,克服支持向量机与传统粒子群算法的缺点,提出了改进粒子群算法优化相关向量机算法的电机轴承故障诊断方法。通过小波包能量熵来提取故障特
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为了提高电机轴承故障的诊断准确率,克服支持向量机与传统粒子群算法的缺点,提出了改进粒子群算法优化相关向量机算法的电机轴承故障诊断方法。通过小波包能量熵来提取故障特征量从而选取合适的特征量来表征故障的类型,提高了故障诊断的速度。利用改进的粒子群算法优化相关向量机的核函数参数,建立了分类器用于电机轴承故障的类型识别。仿真实验结果表明:与传统粒子群优化的相关向量机算法相比,改进粒子群优化的相关向量机算法对电机轴承故障分类的准确率提高了2%～4%;分类结果表明,与传统粒子群的支持向量机算法相比,改进粒子群优化的相关向量机算法具有更好的分类效果,准确率提高了4%～8%。
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