【摘 要】
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针对单一退化变量预测滚动轴承性能退化趋势时可靠性和误差精度较低的问题,提出了基于多退化变量灰色预测模型的滚动轴承剩余寿命预测方法.该方法通过提取滚动轴承全寿命周期
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省矿物管道输送工程技术研究中心,昆明理工大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目资助(61663017&61563024&61741310)
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针对单一退化变量预测滚动轴承性能退化趋势时可靠性和误差精度较低的问题,提出了基于多退化变量灰色预测模型的滚动轴承剩余寿命预测方法.该方法通过提取滚动轴承全寿命周期振动信号的退化趋势特征参数集,结合退化趋势特征参数集及故障早期突变点,实现滚动轴承的早期故障识别;并根据轴承寿命与特征参数之间的映射关系建立多退化变量灰色预测模型对轴承的剩余寿命进行预测.仿真实验结果表明,多退化变量灰色预测模型具有更高的误差精度和可靠性,其预测效果优于BP神经网络、单一退化变量灰色预测以及SVR(支持向量回归)预测模型,能够更好
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