psolssvm调通的转子不平衡振动数据变化的预测

资 源 简 介

psolssvm调通的转子不平衡振动数据变化的预测

详 情 说 明

PSOLSSVM（Particle Swarm Optimization Least Squares Support Vector Machine）是一种结合粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的混合智能算法，在转子不平衡振动数据预测中表现出色。

针对转子不平衡这一常见的旋转机械故障，PSOLSSVM通过以下步骤实现有效预测：首先收集振动信号数据，这些数据通常包含转速、振幅和相位等关键参数。然后进行特征提取，包括时域统计特征和频域特征。PSOLSSVM的核心优势在于利用粒子群算法优化支持向量机参数，避免了传统SVM参数选择的主观性。

在模型训练阶段，算法通过粒子群优化自动寻找最优的核函数参数和惩罚因子。最后将优化后的LSSVM模型用于振动趋势预测，可以准确捕捉转子不平衡导致的振动特征变化规律。这种方法相比传统方法具有更高的预测精度和更好的泛化能力。

对于工业应用来说，这种预测模型可以帮助实现旋转机械的早期故障预警，减少非计划停机。实际使用时需要注意训练数据的质量和数量，以及特征选择的合理性。