一种磨损预测的优化算法研究

根据机械部件磨损机理复杂、磨损量预测难精确的特点,提出基于免疫粒子群参数优化的最小二乘支持向量机方法预测磨损量.该算法采用免疫粒子群优化最小二乘支持向量机建模参数,避免了算法陷入局部最优解,实现了精确度高、泛化能力强的磨损量预测模型.对轴承钢试件磨损进行了试验研究,试验数据分析结果表明,基于免疫粒子群的最小二乘支持向量机预测方法优于前向反馈神经网络算法、遗传算法及蚁群算法,预测误差较小,具有很好的预测能力.