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一种基于遗传退火优化多核支持向量机的旋转机械早期故障诊断方法

摘要

一种专门针对旋转机械早期故障的智能化诊断方法,以旋转机械运行过程中的振动信号为基础,首先将旋转机械的振动信号进行时域、频域、时频域信号处理,以典型的局部核函数和全局核函数为基础,构造多核支持向量机作为新型的智能诊断模型;以遗传算法和模拟退火算法为基础,构造遗传退火算法;利用遗传退火算法优化多核支持向量机的模型参数,实行多参数的并行寻优.本发明充分发挥了混合域特征集在旋转机械性能退化早期故障渐变特征提取、遗传退火算法在参数的并行寻优以及多核支持向量机在早期故障智能诊断等方面的优势,可以有效对旋转机械设备的早期故障进行诊断辨识,并且具有较强的抗干扰能力和泛化推广能力。

著录项

  • 公开/公告号CN105628425A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2016-06-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 三峡大学;

    申请/专利号CN201610002290.2

  • 申请日2016-01-01

  • 分类号G01M99/00(20110101);

  • 代理机构42103 宜昌市三峡专利事务所;

  • 代理人成钢

  • 地址 443002 湖北省宜昌市大学路8号

  • 入库时间 2023-12-18 15:38:07

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-05-03

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G01M99/00 申请公布日:20160601 申请日:20160101

    发明专利申请公布后的驳回

  • 2016-06-29

    实质审查的生效 IPC(主分类):G01M99/00 申请日:20160101

    实质审查的生效

  • 2016-06-01

    公开

    公开

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