鲸鱼优化算法结合多核SVM的滚动轴承故障智能诊断

"这篇论文提出了一种基于鲸鱼优化算法和多核支持向量机的滚动轴承故障诊断方法，旨在提高识别效率并确保机械设备的安全运行。面对滚动轴承信号的强非线性和多分类故障问题，文章引入了多核学习策略，通过多核函数将数据映射到高维空间，增强对复杂问题的适应性。同时，应用鲸鱼优化算法解决多核参数选择问题，以提高模型训练效率。实验结果表明，该算法在6205-2RS型深沟球轴承实验平台上的分类精度达到94.4%，相比其他算法提升了15%左右。" 本文探讨了在滚动轴承故障诊断中的创新方法，主要关注的是如何有效处理非线性和多类别的故障识别问题。支持向量机（SVM）是一种常用的数据分类工具，但其在处理非线性问题时可能表现不佳。为了解决这个问题，研究人员采用了多核学习（Multi-Core Learning）的思想，这允许数据在多个子空间中进行映射，每个子空间可以捕获不同类型的模式，从而在高维空间中更好地表示复杂的非线性关系。多核函数的选用是关键，而鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm）被用来自动搜索最优的多核参数，提高了模型的训练速度和准确性。 鲸鱼优化算法是一种模拟鲸鱼捕食行为的全局优化算法，以其高效搜索能力和全局优化性能，在解决复杂优化问题上表现出色。在本文的故障诊断模型中，它成功地优化了多核SVM的参数选择，提升了模型的整体性能。 实验部分，研究人员在6205-2RS型深沟球轴承的实验平台上对比了提出的算法与其他传统方法，如单核SVM和GS-MKSVM。结果显示，所提方法的分类识别准确率显著提高，达到了94.4%，比其他算法提高了约15%，这证明了该方法在实际应用中的优越性。 这篇论文结合了鲸鱼优化算法和多核支持向量机，为滚动轴承故障诊断提供了一种高效且精确的方法，不仅解决了非线性问题，还通过自动化参数优化提升了模型性能，对于保障机械设备的安全运行具有重要意义。