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题名基于天牛须搜索优化支持向量机液压泵故障诊断
被引量：6
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作者
张军翠
王立成
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机构
河北工业职业技术大学智能制造学院
河北科技大学离退休工作处
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出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2022年第3期105-109,共5页
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基金
教育部高等学校仪器类专业教学指导委员会资助项目(2018C034)。
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文摘
为准确地对液压泵的典型故障进行诊断,同时针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在故障诊断中的参数选择问题,将天牛须搜索算法(Beetle Antennae Search,BAS)应用到SVM的参数优化中,建立BAS-SVM液压泵故障诊断模型,以此来提高SVM在液压泵故障诊断中的性能。液压泵故障诊断实例的结果表明,相比于遗传算法、粒子群算法、果蝇算法等算法的改进算法,BAS得到的SVM参数更优,使SVM获得更高的诊断精度,从而验证了所提方法的有效性。
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关键词
故障诊断
天牛须搜索
支持向量机
参数优化
液压泵
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Keywords
fault diagnosis
beetle antennae search
support vector machine
parameters optimization
hydraulic pump
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分类号
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
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