摘要：针对相关向量机(RVM)在电机轴承故障识别中的性能受参数选择影响较大的问题,提出了基于反向认知果蝇优化算法(RCFOA)优化RVM的电机轴承故障诊断方法。为提高FOA算法的寻优能力,引入反向学习策略,对原始果蝇优化算法进行了改进。利用RCFOA进行RVM参数的优化,可以有效地提高RVM的分类性能。电机轴承不同类型、不同程度故障诊断的实例表明,RCFOA算法能够获得更优的参数,提高了RVM的故障诊断准确率,相比于其他一些方法更有优势,可有效应用于故障诊断。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
