基于进化蒙特卡洛方法的特征选择在机械故障诊断中的应用

作者：刘晓平; 郑海起; 祝天宇

来源：振动与冲击, 2011, (10): 98-101.

DOI：10.13465/j.cnki.jvs.2011.10.010

• 特征选择
• 进化蒙特卡洛
• 支持向量机
• 故障诊断 feature selection
• evolutionary Monte Carlo
• support vector machine(SVM)
• fault diagnosis

特征选择可以从原始特征集中去除冗余特征,选择出优化特征子集,提高机械故障诊断精度和诊断效率。将进化蒙特卡洛方法引入机械故障诊断的特征选择。应用支持向量机(SVM)作为故障决策器,采用Wrapper式特征子集评价标准,并采用进化蒙特卡洛算法搜索最优特征子集。运用滚动轴承故障振动信号数据对提出的方法进行验证,实验结果表明该方法是有效的。

• 单位
  中国人民解放军武汉军械士官学校; 中国人民解放军陆军工程大学