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《机械与电子》 2018年05期
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QPSO-WT和QPSO-SVM在滚动轴承故障诊断中的应用

张思聪  傅攀  蒋恩超  朱奥辉  
【摘要】:为了解决小波降噪软阈值选择非最优以及SVM算法中惩罚参数、核函数参数的设置问题,将小波变换、支持向量机分别与量子行为粒子群优化算法QPSO(quantum-behaved particle swarm optimization,)相结合,利用QPSO优化小波阈值以及优化SVM输入参数,进行全局寻优,并将之应用到滚动轴承故障识别中。实验中,QPSO-WT滤波后信号具有更高的信噪比和更低的MSE,QPS0-SVM对10种不同状态的轴承进行故障诊断,对于多分类的情况该方法的识别精确度达到了87.67%,与SVM和RBF神经网络对比,从而进一步证明了该方法的有效性,说明该方法能够满足实际工况下的故障诊断要求。
【作者单位】西南交通大学机械工程学院
【基金】:中央高校基本科研业务费专项资金资助(2682016CX033)
【分类号】:TH133.33;TP18

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