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J-GLOBAL ID:201602276191541970   整理番号:16A0084984

細菌採餌アルゴリズム最適化意思決定に基づく歯車箱故障診断【Powered by NICT】

Gearbox fault diagnosis based on bacterial foraging algorithm optimization decisions
著者 (4件):
資料名:
巻: 46  号:ページ: 1224-1230  発行年: 2015年 
JST資料番号: C2798A  ISSN: 1672-7207  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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ギヤボックスの故障診断意思決定を研究するために,SVMを用いて,SVMモデルのパラメータ(カーネルパラメータおよびペナルティ係数)は,歯車故障診断結果に大きな影響を与える,しかしながら,最適パラメータを得るのは難しい。この問題を解決するために,適応的な細菌採餌アルゴリズム(BFA)に基づくSVMのための提案した迅速な選択法。歯車箱故障診断プロセスを実験対象として,グリッド探索法,遺伝的アルゴリズム,粒子群最適化,および細菌採餌アルゴリズムの性能はRBFカーネル関数のパラメータ(δ)とペナルティ係数を最適化するために解析した。結果は,バクテリア採餌アルゴリズムは最適パラメータを迅速に選択することができた。SVM(サポートベクトルマシン)を最適化するための細菌採餌アルゴリズムを用いて更に精度を高めることができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】
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