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基于IGA和LS-SVM的航空发动机磨粒识别
DOI:
作者:
作者单位:

空军工程大学工程学院;中国人民解放军第93066部队

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

V233.4

基金项目:

航空科学基金项目(20101996012)


Wear Particle Pattern Identification of Aeroengine Based on LS-SVM and Improved Genetic Algorithm
Author:
Affiliation:

1.Engineering College,Air Force Engineering University,Xi’an Shaanxi 710038,China; 2.No.93066 Troops,PLA of China,Mudanjiang Heilongjiang 157000,China)

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    摘要:

    针对磨粒识别中的LS-SVM分类器性能参数难以选择的问题,提出一种改进的遗传算法(IGA)对其进行优化选择。该算法将轮盘赌选择法与最优保留法相结合,采用一种随世代数增加而不断自动调整的交叉概率和变异概率,既提高了收敛速度,又易得到全局最优解。基于IGA的LS-SVM分类器磨粒识别方法为,利用主成分分析法(PCA)优选磨粒特征参数,并将结果作为样本训练LS-SVM分类器;通过改进遗传算法优化分类器参数,并通过测试样本测试分类器性能。仿真实验结果表明,此分类器的分类精度高,分类速度快。

    Abstract:

    参考文献
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    引证文献
引用本文

周伟,景博,邓森,孙鹏飞,郝中波.基于IGA和LS-SVM的航空发动机磨粒识别[J].润滑与密封,2013,38(1):14-18.
Zhou Wei, Jing Bo, Deng Sen, Sun Pengfei, Hao Zhongbo. Wear Particle Pattern Identification of Aeroengine Based on LS-SVM and Improved Genetic Algorithm[J]. Lubrication Engineering,2013,38(1):14-18.

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  • 在线发布日期: 2014-07-02
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