《表1 测试样本的诊断结果》

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《蝙蝠算法优化极限学习机的滚动轴承故障分类》

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从图5可以看出，BA算法优化过程收敛非常快，从第5代开始，适应度值保持0.008 3保持不变，满足终止条件，输出最优解，获取ELM最优的输入权重和隐含层偏置。此时，BA-ELM模型对轴承故障的平均分类准确率为99.17%，测试样本的诊断结果如表1所示，从表1中可以看出，120个测试样本仅有1个样本诊断错误，说明该方法可以对滚动轴承的故障进行非常精确地诊断。