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基于GA-PSO混合优化SVM的机载EHA故障诊断
被引量：
3
1
作者
覃刚
葛益波
+1 位作者
姚叶明
周清和
《液压与气动》
北大核心
2024年第5期168-180,共13页
针对机载电静液作动器(Electro-Hydrostatic Actuator,EHA)的典型故障,详细分析了故障原理并在MATLAB/Simulink中搭建了仿真模型。为了高效准确识别故障类型,提出一种用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群算法(Particle Swarm Opti...
针对机载电静液作动器(Electro-Hydrostatic Actuator,EHA)的典型故障,详细分析了故障原理并在MATLAB/Simulink中搭建了仿真模型。为了高效准确识别故障类型,提出一种用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)混合优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断算法。GA鲁棒性好且全局搜索能力强但收敛速度慢,PSO对样本规模不敏感且具有记忆功能但易陷入局部最优,故融合两种算法寻找SVM的最优参数。另外,为了解决传统SVM多分类方法“一对多”和“一对一”易出现不可分的问题,建立一种偏二叉树结构的SVM多分类模型。对于采集的原始数据高度重合的情况,引入时域特征统计量进一步提升模型的分类性能。实验结果表明,提出的混合优化算法寻优速度更快、所寻参数更佳,同时用该算法优化的SVM分类模型相比于其他5类常用的机器学习模型分类效果更好,故障识别正确率可达97.7%。
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关键词
机载EHA
遗传算法
粒子群算法
偏二叉树结构
多分类SVM
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职称材料
题名
基于GA-PSO混合优化SVM的机载EHA故障诊断
被引量：
3
1
作者
覃刚
葛益波
姚叶明
周清和
机构
中国航空研究院研究生院航空科学与工程学院
中航工业金城南京机电液压工程研究中心
航空机电系统综合航空科技重大实验室
出处
《液压与气动》
北大核心
2024年第5期168-180,共13页
文摘
针对机载电静液作动器(Electro-Hydrostatic Actuator,EHA)的典型故障,详细分析了故障原理并在MATLAB/Simulink中搭建了仿真模型。为了高效准确识别故障类型,提出一种用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)混合优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断算法。GA鲁棒性好且全局搜索能力强但收敛速度慢,PSO对样本规模不敏感且具有记忆功能但易陷入局部最优,故融合两种算法寻找SVM的最优参数。另外,为了解决传统SVM多分类方法“一对多”和“一对一”易出现不可分的问题,建立一种偏二叉树结构的SVM多分类模型。对于采集的原始数据高度重合的情况,引入时域特征统计量进一步提升模型的分类性能。实验结果表明,提出的混合优化算法寻优速度更快、所寻参数更佳,同时用该算法优化的SVM分类模型相比于其他5类常用的机器学习模型分类效果更好,故障识别正确率可达97.7%。
关键词
机载EHA
遗传算法
粒子群算法
偏二叉树结构
多分类SVM
Keywords
airborne EHA
genetic algorithm
particle swarm optimization
partial binary tree structure
multi-class SVM
分类号
TH137 [机械工程—机械制造及自动化]
V245.1 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GA-PSO混合优化SVM的机载EHA故障诊断
覃刚
葛益波
姚叶明
周清和
《液压与气动》
北大核心
2024
3
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参考文献
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