关于电机故障诊断方法的优化研究

	关于电机故障诊断方法的优化研究
	王惠中 ; 夏雨婷 ; 乔林翰 ; 刘联涛
刊名	计算机仿真
	2017-06-15
期号	2017年06期页码:361-366
关键词	等谱流形学习算法狼群算法最小二乘支持向量机主成分分析粒子群算法
ISSN号	ISSN：1006-9348
英文摘要	针对高维数据的维数困扰、参数影响性能以及噪声干扰,采用等谱流形学习算法进行数据的降维,并采用狼群算法对等谱流形学习算法和最小二乘支持向量机的参数进行优化,提出了一种电机故障诊断的方法。结果表明:首先采用狼群算法优化等谱流形学习算法的特征维数d以及最小二乘支持向量机的惩罚参数C和核函数γ,并用等谱流形学习算法对数据进行降维处理,以提取其低维的特征空间,最后在建立最小二乘支持向量机模型,从而进行分类。仿真结果验证了所建模型的正确性和有效性,而且等谱流形学习算法的降维结果优化于主成分分析,其抗噪能力也很强,并且狼群算法优化的分类结果也优于粒子群算法。
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://119.78.100.223/handle/2XXMBERH/3816]
专题	电气工程与信息工程学院
作者单位	1.兰州理工大学 2.兰州理工大学温州研究生分院
推荐引用方式 GB/T 7714	王惠中,夏雨婷,乔林翰,等. 关于电机故障诊断方法的优化研究[J]. 计算机仿真,2017(2017年06期):361-366.
APA	王惠中,夏雨婷,乔林翰,&刘联涛.(2017).关于电机故障诊断方法的优化研究.计算机仿真(2017年06期),361-366.
MLA	王惠中,et al."关于电机故障诊断方法的优化研究".计算机仿真 .2017年06期(2017):361-366.