机械设计与研究 ›› 2015, Vol. 31 ›› Issue (01): 65-69.doi: 10.13952/j.cnki.jofmdr.a3545
李强;杨大炼;黄文庆;江凯;
发布日期:2020-07-26
Published:2020-07-26
摘要： 采用KPCA进行特征提取时,其核函数参数对轴承故障特征的可分性影响很大,直接影响轴承故障诊断的准确率,而使最优的核参数难以选取。针对这一问题,采用人工蜂群算法与KPCA相结合,提出了基于人工蜂群算法的KPCA核参数优化选取方法,并实现了滚动轴承故障特征的优化提取。试验结果表明,该方法能够最大程度提高故障样本的可分性和SVM模型的分类精度;同时通过对比分析遗传算法、粒子群算法及人工蜂群算法的优化结果,验证了该方法具有更好的寻优能力。
李强;杨大炼;黄文庆;江凯;. 基于人工蜂群算法的KPCA特征优化提取[J]. 机械设计与研究, 2015, 31(01): 65-69.
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