基于遗传算法优化的支持向量机的齿轮箱轴承故障识别

对轧机齿轮箱的故障进行模式识别是实现其智能诊断的关键，基于提高识别准确率的目的，采用通过支持向量机建立诊断模型来进行故障识别，并通过遗传算法（GA）对关键参数进行优化。通过对实验用6307轴承及某钢厂高线增速箱齿轮箱的轴承进行故障识别实验，发现识别准确率均为95%，较未使用GA优化时分别提高15%和23%。据此得出结论：该优化模型提高了支持向量机的分类的正确率，为实现齿轮箱轴承故障的模式识别和智能诊断提供了帮助。