[1]赵 蕾,高宏力,胡龙飞,等.基于遗传算法改进的OVO TWSVM 的机械密封状态研究[J].机械与电子,2019,(04):10-16.
 ,,et al.Classification of the State of Mechanical Seals Face Based on GA-OVO TWSVM[J].Machinery & Electronics,2019,(04):10-16.
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基于遗传算法改进的OVO TWSVM 的机械密封状态研究()
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机械与电子[ISSN:1001-2257/CN:52-1052/TH]

卷:
期数:
2019年04期
页码:
10-16
栏目:
设计与研究
出版日期:
2019-04-24

文章信息/Info

Title:
Classification of  the State of Mechanical Seals Face Based on GA-OVO TWSVM
文章编号:
1001- 2257(2019)04- 0010- 07
作者:
赵 蕾高宏力胡龙飞林志斌李克斯
西南交通大学机械工程学院,四川 成都 610031
Author(s):
ZHAOLeiGAOHonglIHULongfeiLINZhibinLIKesi
SchoolofMechanicalEngineering,SouthwestJiaotongUniversity,Chengdu610031,China
关键词:
机械密封广义S变换一对一孪生支持向量机遗传优化算法状态监测
Keywords:
mechanicalsealsgeneralStransformone versus onetwinsupportvectormachinegeneticoptimizealgorithmconditionmonitoring
分类号:
TB42
文献标志码:
A
摘要:
:针对传统测试方法对实际工况下的密封端面状态识别准确率较低,且识别速度较慢的问题,提出了一种基于遗传算法改进的 OVOTWSVM 模型对密封状态进行识别。设计了2种工况,针对密封端面的声发射信号,先使用广义S变换对其进行滤波,提取典型时频域特征向量,合理划分训练和测试用例;构建了 OVOTWSVM 模型,并用遗传算法对其参数进行优化;对比优化前后的模型对样本的识别准确率,结果证明该方法具有更高的识别率,可应用于机械密封的状态识别。
Abstract:
Inordertosolvetheproblemoflowaccuracyandslowrecognitionspeedoftraditionaltestmethodsintheactualworkingcondition,anovelnovelOVO TWSVM modelbasedongeneticalgorithm
wasproposedtoidentifythesealingstate.Twokindsofworkingconditionsweredesigned.Fortheacousticemissionsignalofthesealendface,generalizedStransformwasusedtofilterit,andthetypicaltime frequencydomainfeaturevectorswereextracted,andthetrainingandtestcasesweredividedreasonably.OVO TWSVM modelwasconstructedanditsparameterswereoptimizedbygeneticalgorithm.Comparingtherecognitionaccuracyofthemodelbeforeandafteroptimization,theresultprovesthatthismethodhasahigherrecognitionrateandcanbeappliedtothestaterecognitionofmechanicalseals.

参考文献/References:

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(10):7- 10.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2018- 11- 30
基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金资助(2682016CX033)
作者简介:赵 蕾 (1994-),女,山东菏泽人,硕士研究生,主要研究方向为智能化状态监测与故障诊断;高宏力 (1971-),男,河南洛阳人,教授,博士研究生导师,研究方向为复杂机电系统设计与可靠性,智能化状态监测与故障诊断技术,智能机电液一体化装备,智能机器人,高速结构设计及动力学分析。
更新日期/Last Update: 2019-10-28