作者：周志官; 郭韵; 李渴望智能诊断复合核函数模拟退火算法
摘要：针对目前支持向量机（SVM）智能诊断方法核函数选择困难以及参数选择具有随意性的问题,提出了基于模拟退火算法改进核函数的SVM智能诊断方法,重新设计了支持向量机的核函数以及参数。多项式核函数是局部核函数具有较强的拟合能力,而径向基核函数是全局核函数具有较强的外推能力,根据Mercer理论,建立一种由多项式核函数与径向基核函数组合而成的复合核函数,并利用模拟退火算法全局寻优的优点,对支持向量机的参数做最优选择;改进后的SVM运用于轴承故障诊断。研究结果表明：相对于传统SVM法,该方法具有较好的学习效率及较高的诊断准确率;该方法运用于轴承故障诊断领域极大地提高了故障诊断的准确率以及诊断效率。该研究为基于模拟退火算法改进核函数的SVM智能诊断方法应用于机械设备故障诊断提供了相应的理论和实践依据。
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