ADMOW方法及其在滚动轴承状态识别中的应用

摘要

针对滚动轴承振动信号的状态特征及特征数据中存在“异常值”的现象,提出了基于优化加权代理判别模型(Agent discriminate model based optimization weighted,ADMOW)的模式识别方法.该方法首先通过计算样本特征值的类相似度对特征值进行评价,并依据评价结果对特征值赋予权值,以此弱化“异常值”导致模型出现偏差的问题;然后利用粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法对所建立的模型参数进行优化,得到更加准确可靠的分类模型;最后采用建立的优化加权代理预测模型对待测样本进行识别.滚动轴承实验结果表明,与以往的模式识别方法相比,该方法能有效地提高识别准确率.