核排列优化的支持向量机在齿轮故障诊断中的应用

简介

针对支持向量机中核函数的参数选择问题，提出一种基于核排列的核参数选择的齿轮故障诊断方法。在深入分析核排列这一核度量标准的基础上，利用最大化核排列的方法对高斯核函数的参数进行选择，构造支持向量机模型，对齿轮的正常、断齿、齿根裂纹和齿面磨损四种状态进行识别。与传统经典的10折交叉验证法相比，该算法无须反复的训练和测试分类器，能够高效地实现核函数的参数选择。通过对实验结果的分析可以看出，对比10折交叉验证法，利用核排列进行参数选择在齿轮故障诊断中具有更高的分类精度。