【摘 要】
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提出了一种结合多维特征融合及最小二乘支持向量回归机的滚动轴承退化趋势预测方法.首先提取了滚动轴承全寿命周期振动数据的各域特征,并利用主成分分析法将各域多维特征融合为表征轴承退化性能趋势的退化性能指标.将最小二乘支持向量回归机作为预测模型,同时利用粒子群算法优化模型参数.其次,利用误差累积和方法对预测模型的累积预测误差进行有效地跟踪和控制,进一步提高预测模型的准确性和稳定性.最后,利用实测的滚动轴承全寿命实验数据对所提方法开展验证,并将所得结果与几种现有方法结果进行对比,结果表明该方法能获得较好的滚动轴承退
【机 构】
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海军装备部,北京100000;中国核动力研究设计院核反应堆动力设备与可靠性研究室,四川成都610213;电子科技大学机械与电气工程学院,四川成都611731;中国核动力研究设计院核反应堆动力设备与可靠
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提出了一种结合多维特征融合及最小二乘支持向量回归机的滚动轴承退化趋势预测方法.首先提取了滚动轴承全寿命周期振动数据的各域特征,并利用主成分分析法将各域多维特征融合为表征轴承退化性能趋势的退化性能指标.将最小二乘支持向量回归机作为预测模型,同时利用粒子群算法优化模型参数.其次,利用误差累积和方法对预测模型的累积预测误差进行有效地跟踪和控制,进一步提高预测模型的准确性和稳定性.最后,利用实测的滚动轴承全寿命实验数据对所提方法开展验证,并将所得结果与几种现有方法结果进行对比,结果表明该方法能获得较好的滚动轴承退化趋势预测结果.
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