[发明专利]一种基于改进蚁狮算法和支持向量机的轴承故障诊断方法有效
| 申请号： | 201811581450.9 | 申请日： | 2018-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN110006649B | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 杨大炼;苗晶晶;张帆宇;蒋玲莉;郭帅平;王广斌;姜永正 | 申请（专利权）人： | 湖南科技大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G01M13/04;G06K9/62;G06N3/00 |
| 代理公司： | 湘潭市汇智专利事务所(普通合伙) 43108 | 代理人： | 颜昌伟 |
| 地址： | 411201 *** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进蚁狮算法和支持向量机的轴承故障诊断方法，包括以下步骤：采集典型故障状态下的振动加速度信号；对采集的信号进行提取，得到典型故障类型的数据样本；基于逃脱机制改进的蚁狮优化算法和支持向量机建立轴承故障诊断模型；将数据样本输入到轴承故障诊断模型中，优化轴承故障诊断模型；根据优化后的轴承故障诊断模型进行轴承故障诊断。本发明通过引入逃脱机制和自适应收敛条件提出了一种改进的EALO算法，以提高算法的寻优性能，并将改进的蚁狮算法与支持向量机相结合实现轴承故障诊断，对于提高滚动轴承故障诊断准确率，保障滚动轴承的安全，稳定运行具有重要的理论意义及实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 算法 支持 向量 轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进蚁狮算法和支持向量机的轴承故障诊断方法，包括以下步骤：步骤一：开展轴承典型故障振动测试试验，采集典型故障状态下的振动加速度信号；步骤二：采用变分模态分解方法对采集的信号进行提取，得到典型故障类型的数据样本；步骤三：基于逃脱机制改进的蚁狮优化算法和支持向量机建立轴承故障诊断模型；将数据样本输入到轴承故障诊断模型中，优化轴承故障诊断模型；步骤四：根据优化后的轴承故障诊断模型进行轴承故障诊断。
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