模拟退火与LSSVM轴承故障诊断：高精度特征选择与参数优化

本文主要探讨了基于模拟退火（Simulated Annealing, SA）和最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）的轴承故障诊断方法。作者隋文涛、路长厚和Wilson Wang合作，针对滚动轴承在多种运行状态（如4种不同的工作状态）、转速（5种）以及载荷条件（2类）下的振动信号数据，提出了一种新颖的故障诊断策略。 首先，模拟退火算法被用来优化LSSVM中的关键参数，即正则化参数和核宽度。这些参数的优化对于确保模型的稳定性和准确性至关重要。通常，选取合适的参数值是一项挑战，传统的试凑法虽然常见，但效率低下且难以找到全局最优解。模拟退火算法作为一种全局优化技术，能有效地搜索参数空间，避免陷入局部最优，从而提高了参数选择的效率和精度。 在特征选择方面，文章强调了通过最小二乘支持向量机进行特征筛选的重要性。由于许多潜在特征可能包含冗余信息，通过模拟退火与LSSVM的组合，可以找出对故障分类最具有贡献性的特征子集。这不仅降低了计算复杂度，还提高了诊断的准确性和鲁棒性。 实验结果显示，提出的基于模拟退火与LSSVM的轴承故障诊断方法在分类准确性上表现出色，适用于旋转机械的状态监控，能够显著减少设备停机时间和生产成本。通过与传统基于经验和试凑法的诊断手段对比，该方法展现出明显的优势。 本文的核心知识点包括：利用模拟退火优化LSSVM参数、特征选择的重要性、基于振动信号的轴承故障特征提取、以及基于这两种技术的故障诊断在实际工业应用中的有效性。这种方法为滚动轴承的智能故障诊断提供了一个有前景的解决方案，对提高机械设备的可靠性和维护效率具有重要意义。