基于FOA-MKSVM的滚动轴承故障分类方法

摘要

基于FOA-MKSVM的滚动轴承故障分类方法，属于滚动轴承故障诊断技术领域。本发明的目的是提供一种初始化参数少、参数设置简单、全局搜索能力强和分类准确率高的滚动轴承故障分类方法。对滚动轴承各状态振动信号进行特征提取；构造多核核函数使得支持向量机多核化；将训练特征集作为多核支持向量机MKSVM的输入，运用果蝇优化算法FOA对MKSVM的惩罚系数C、每个核函数参数和核函数权值λm进行参数寻优；将测试特征集输入到多核支持向量机MKSVM模型中进行测试，得到滚动轴承正常状态、内环故障状态、外环故障状态、滚动体故障状态的分类准确率。本发明具有初始化参数少、参数设置简单、全局搜索能力强和分类准确率高的优点。