基于小波核最小二乘支持向量机的齿轮磨损预测

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针对齿轮在磨损过程中的磨损程度,可以用振动信号来表征,并通过对磨损过程中振动信号的预测来实现磨损预测,提出了一种基于小波核的支持向量机磨损预测算法。首先,分析了最小二乘小波在磨损预测中建模方法,其核函数采用小波核,改善了系统非线性性能;然后用量子行为粒子群优化算法( QPSO)优化SVM参数,具有较快的搜索速度并保持了时间序列的特征。验证实验中用齿轮箱振动信号的统计指标表征齿轮磨损状态。实验结果表明,该预测方法能够有效地进行齿轮磨损预测。
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