【摘 要】
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针对滚动轴承早期故障识别率不高、识别速率慢等问题,结合人工蜂群全局搜索能力强和相似性匹配精确的特点,设计了一种改进人工蜂群算法。该算法通过人工蜂群的组合权重相似性
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针对滚动轴承早期故障识别率不高、识别速率慢等问题,结合人工蜂群全局搜索能力强和相似性匹配精确的特点,设计了一种改进人工蜂群算法。该算法通过人工蜂群的组合权重相似性匹配对故障聚类中心进行全局搜索,采用均值迭代更新确定最优解;以共享信息的方式快速定位故障位置。试验表明,相对于其他相似性测度方法,改进人工蜂群算法的识别率及计算效率均有所提高,对轴承早期故障的诊断效果较佳。
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