【摘 要】
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针对LSSVM模型在同步发电机轴承故障分类训练中时间过长、分类精度不高的缺点,本文提出自适应蚁群算法改进LSSVM模型的方法。自适应调整蚁群算法的挥发因子和状态转移规则,寻
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针对LSSVM模型在同步发电机轴承故障分类训练中时间过长、分类精度不高的缺点,本文提出自适应蚁群算法改进LSSVM模型的方法。自适应调整蚁群算法的挥发因子和状态转移规则,寻找最优的LSSVM参数,建立AACA-LSSVM模型。提取不同故障状态下的轴承振动信号,经EMD分解后,计算IMF分量的关联维数和Shannon信息熵,以此作为故障样本数据训练分类模型。仿真实验中与LSSVM模型进行了对比,结果表明AACA-LSSVM在分类时间和精度上都优于LSSVM模型。
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