基于PSO的模糊PSVM：旋转机械故障诊断中的高效解决方案

本文主要探讨了基于粒子群优化改进的模糊线性支持向量机(PSVM)在旋转机械故障诊断中的应用。PSVM作为一种在小样本和非线性问题上表现出色的机器学习方法，通常在处理噪声敏感和不平衡样本时存在局限性。常规PSVM对噪声或异常值较为敏感，而模糊PSVM通过引入模糊隶属度函数能够有效处理这些问题，提高了模型的鲁棒性。 文章针对非平衡样本，指出PSVM分类器在处理类别分布不均的数据时，可能会偏向于样本数量较多的一类，导致分类准确度下降。为了解决这个问题，作者提出了一种策略，即为不同样本设计不同的惩罚因子，这有助于调整分类决策边界，提升分类性能。 在模糊线性PSVM分类器的设计中，作者采用了经典粒子群优化算法来优化惩罚因子，这种方法旨在摆脱传统方法对初始参数和样本依赖的限制，通过全局搜索寻找到最优的惩罚因子组合，从而提高模型的泛化能力和稳定性。 具体实验部分，作者以旋转机械的实际振动信号为研究对象，首先进行了滤波处理以减少噪声干扰，然后选择不同频率频谱的谱峰能量作为输入特征参数，用于区分五种典型的旋转机械故障。通过实际故障诊断应用，验证了所提方法的有效性，结果显示该方法在复杂机械系统故障识别方面展现出了良好的性能。 这项研究将粒子群优化与模糊PSVM相结合，旨在提高旋转机械故障诊断的准确性，特别是在面对噪声、非平衡样本和复杂映射关系时，展示了其在工程实践中的实用价值。关键词包括PSVM、模糊隶属度函数、粒子群优化以及故障诊断，这些关键词突出了论文的核心技术和应用领域。中图分类号TP277强调了该研究在工程技术领域的定位，文献标识码A则表明了论文的研究性质。