结合PSO-OEWOA和MKSVDD的轨道车辆轴承性能退化评估OA北大核心CSTPCD
Performance degradation evaluation of rail vehicle bearing based on PSO-OEWOA and MKSVDD
为了有效评估轨道车辆轴承性能退化程度,提出一种结合反向指数的鲸鱼粒子群混合算法(PSO-OEWOA)与多核支持向量数据描述(MKSVDD)相结合的滚动轴承性能退化评估方法.针对滚动轴承样本数据结构复杂,样本数据分布不均匀导致SVDD分类不够准确的问题,对SVDD模型的核函数进行改进,构造多核核函数提高支持向量数据描述的学习能力和泛化能力;然后针对MKSVDD中多参数选择盲目的问题,结合粒子群算法收敛速度快和鲸鱼算法探索能力强的优点,利用反向指数的…查看全部>>
廖爱华;吴义岚;丁亚琦
上海工程技术大学 城市轨道交通学院,上海 201620上海轨道交通设备发展有限公司,上海 201100上海地铁维护保障有限公司 车辆分公司,上海 200235
机械制造
轨道车辆轴承粒子群算法鲸鱼算法性能退化评估多核支持向量数据描述
《铁道科学与工程学报》 2022 (9)
基于压缩感知和等效源法的内空间噪声源识别方法研究
2730-2738,9
国家自然科学基金资助项目(51605274)上海市地方院校能力建设项目(20030501000)
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