摘要
本发明涉及齿轮箱状态评估技术领域,公开一种车辆齿轮箱的状态评估方法,包括以下步骤:S1、采集齿轮箱中油液的理化性能数据;S2、通过独立成分分析法ICA对采集的数据进行预处理,筛选出可作为模型输入的数据集;将模型输入数据集分为测试数据集和训练数据集;S3、对红嘴蓝鹊优化算法RBMO改进,包括通过拉丁超立方抽样法对RBMO种群初始化,提高种群初始化均匀度;在RBMO觅食阶段引入螺旋搜索策略提高红嘴蓝鹊搜索效率;在RBMO攻击阶段中引入权重因子对红嘴蓝鹊位置更新进行优化,得到改进的红嘴蓝鹊优化算法IRBMO等;本发明弥补了在训练过程中参数选择的盲目性的缺陷,提高了回归预测模型的预测精度。
技术关键词
车辆齿轮箱
状态评估方法
引入权重因子
独立成分分析法
位置更新
故障诊断模型
状态评估技术
回归预测模型
数据
算法
阶段
正则化参数
螺旋
策略
油液
变量
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松弛
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