【摘 要】
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研究了粒子群优化改的进的模糊线性PSVM在旋转机械故障诊断的应用.常规的PSVM对噪声或野值敏感,模糊PSVM可以很好的解决这种问题;对于非平衡样本,PSVM分类面会偏重于数据点较
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研究了粒子群优化改的进的模糊线性PSVM在旋转机械故障诊断的应用.常规的PSVM对噪声或野值敏感,模糊PSVM可以很好的解决这种问题;对于非平衡样本,PSVM分类面会偏重于数据点较多的一类,从而降低正确分类性能,通过为不同样本分别设计不同的惩罚因子,提高分类器性能;模糊线性PSVM分类器的惩罚因子采用经典粒子群优化算法进行优化,避免传统方法对初始点和样本的依赖.通过旋转机械故障分类应用实例进行了设计方法的验证,首先对振动信号进行滤波,然后以不同频率频谱的谱峰能量作为模糊线型PSVM分类器的输入特征参数,用于区分旋转机械的5种典型故障,试验结果表明了方法的有效性.
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