基于改进乌鸦搜索算法优化SVM的电机轴承故障诊断

作     者：谭晶晶 TAN Jingjing

作者机构：郑州旅游职业学院信息工程学院郑州450000 

基　　金：河南省科技厅重点研发与推广专项资助项目(212102210321) 

出 版 物：《机械设计与研究》 (Machine Design And Research)

年 卷 期：2023年第39卷第1期

页      码：107-111,117页

摘      要：针对乌鸦搜索算法(CSA)优化支持向量机(SVM)参数时存在陷入局部最优、后期收敛精度不高的问题,对CSA算法进行了改进,提出一种改进乌鸦搜索算法(ICSA)。ICSA在CSA基础上,融入了动态感知概率、Levy飞行策略、柯西变异机制等步骤,提高了算法的寻优能力。以ICSA为SVM参数优化方法,建立了电机轴承故障诊断模型,并进行了实验验证。结果表明:相比于CSA,ICSA优化SVM的诊断精度比提升了4.53%;相比于另外3种改进型CSA方法,诊断精度也更高;相比于其它4种类型优化算法,在诊断精度提升的同时耗时缩更短。

主 题 词：乌鸦搜索算法 改进策略 支持向量机 电机轴承 故障诊断 

学科分类：080202[080202] 08[工学] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.13952/j.cnki.jofmdr.2023.0014

馆 藏 号：203118753...