ADMOW方法及其在滚动轴承状态识别中的应用

作者：潘海洋; 张建; 郑近德; 潘紫微

来源：机械科学与技术, 2019, 38(07): 1093-1100.

DOI：10.13433/j.cnki.1003-8728.2019.20180285

• ADMOW
• 优化加权
• PSO
• 异常值
• 滚动轴承
• 模式识别

针对滚动轴承振动信号的状态特征及特征数据中存在"异常值"的现象,提出了基于优化加权代理判别模型(Agent discriminate model based optimization weighted,ADMOW)的模式识别方法。该方法首先通过计算样本特征值的类相似度对特征值进行评价,并依据评价结果对特征值赋予权值,以此弱化"异常值"导致模型出现偏差的问题;然后利用粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法对所建立的模型参数进行优化,得到更加准确可靠的分类模型;最后采用建立的优化加权代理预测模型对待测样本进行识别。滚动轴承实验结果表明,与以往的模式识别方法相比,该方法能有效地提高识别准确率。

• 单位
  安徽工业大学