【摘 要】
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针对相关向量机模型(RVM),在滚动轴承性能退化趋势预测中,呈现的参数选择盲目问题,提出了一种基于鲸鱼算法(WOA)优化的RVM预测方法。首先将鲸鱼算法与粒子群算法(PSO),布谷鸟
【机 构】
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上海工程技术大学城市轨道交通学院,上海地铁维护保障有限公司车辆分公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51605274),上海申通地铁集团有限公司科研计划项目(JS-KY15R024-4),上海工程技术大学研究生科研创新项目(E3-0903-18-01202)
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针对相关向量机模型(RVM),在滚动轴承性能退化趋势预测中,呈现的参数选择盲目问题,提出了一种基于鲸鱼算法(WOA)优化的RVM预测方法。首先将鲸鱼算法与粒子群算法(PSO),布谷鸟算法(CS)进行比较,结果证明其具有更高的收敛精度和更快的收敛速度;其次采用Cincinnati大学实测滚动轴承全寿命实验数据,提取振动信号的时域、时频域特征向量,并采用主成分分析(PCA)算法对特征向量进行约减融合;然后建立退化趋势预测模型,进行仿真实验,并将基于WOA-RVM模型与WOA-SVM模型、PSO-RVM模型、C
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