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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811581450.9 | 专利名称: | 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 |
申请日: | 2018-12-24 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01M13/045搜分类 轴承搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |