ABC算法优化SVR的磨损故障预测模型

作者：邓建球; 赵建忠; 陈洪; 丛林虎

来源：兵工自动化, 2018, 37(10): 60-64.

• 磨损故障
• 人工蜂群优化算法
• 支持向量回归
• 预测模型

为了提高故障预测的精度,针对支持向量回归(support vector machine for regression,SVR)参数选择困难的问题,提出一种采用人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法优化(SVR)的故障预测模型(ABC-SVR)。该模型先对样本数据进行重构,然后将故障预测误差(适应度)作为优化目标,通过ABC算法寻优找到最优的SVR参数,建立故障预测模型。最后通过实例仿真验证了模型的优越性。仿真结果表明:ABC-SVR模型有效解决了SVR参数选择难题,能够更加准确地表现故障变化规律,提高了故障预测精度。

• 单位
  中国船舶重工集团公司第七一三研究所