基于天牛须搜索优化支持向量机液压泵故障诊断

简介

为准确地对液压泵的典型故障进行诊断,同时针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在故障诊断中的参数选择问题,将天牛须搜索算法(Beetle Antennae Search,BAS)应用到SVM的参数优化中,建立BAS-SVM液压泵故障诊断模型,以此来提高SVM在液压泵故障诊断中的性能。液压泵故障诊断实例的结果表明,相比于遗传算法、粒子群算法、果蝇算法等算法的改进算法,BAS得到的SVM参数更优,使SVM获得更高的诊断精度,从而验证了所提方法的有效性。