孪生SVM在滚动轴承故障诊断中的优化策略与性能提升

本文主要探讨了孪生支持向量机在滚动轴承振动故障诊断中的应用。滚动轴承是机械系统中的关键组件，其故障可能导致严重后果。传统的支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习方法，通过结构风险最小化原则处理复杂的非线性问题。然而，当面对滚动轴承振动信号的复杂性时，SVM可能遇到过拟合等问题。 文章首先介绍了传统SVM的基本原理，它将原始数据映射到高维特征空间，通过求解二次规划问题实现分类。在这个过程中，通过拉格朗日乘子法解决约束优化问题，确保模型的泛化性能。然而，针对滚动轴承振动故障诊断的实际需求，作者提出将孪生支持向量机引入，这是一种扩展的SVM形式，旨在更好地捕捉数据的内在结构和模式。 孪生支持向量机通过构建两个或多个互相补充的模型，增强模型的鲁棒性和泛化能力。在本文中，作者利用振动信号的定量分析，提取与故障特征相关的关键信息，将这些特征映射到孪生支持向量机模型中。这样做可以提高故障识别的精确度和效率。 为了优化这个诊断模型，作者采用了粒子群优化算法，这是一个全局搜索优化算法，能够有效地寻找模型参数的最佳组合。通过这种方式，他们不仅解决了非线性问题，还进一步提升了模型的分类准确率，使得滚动轴承振动故障的早期检测和预防成为可能。 这篇文章的主要贡献在于提出了一种结合孪生支持向量机和粒子群优化算法的滚动轴承振动故障诊断策略。这种方法展示了在实际工业环境中，如何通过先进的机器学习技术来提升故障诊断的性能，为滚动轴承维护提供了一种创新且实用的方法。该研究结果表明，这种方法在提高诊断准确性和效率方面具有显著的优势，对于提高设备运行可靠性具有重要的实践价值。