【摘 要】
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为解决有限状态数据下滚动轴承剩余寿命难以估算的问题,提出一种基于相对特征和多变量支持向量机(Multivariablesupport vector machine,MSVM)的剩余寿命预测的新方法。该方
【机 构】
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西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51035007,51225501);博士点优先发展(20110201130001);教育部长江学者创新团队资助项目
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为解决有限状态数据下滚动轴承剩余寿命难以估算的问题,提出一种基于相对特征和多变量支持向量机(Multivariablesupport vector machine,MSVM)的剩余寿命预测的新方法。该方法利用不受轴承个体差异影响的相对方均根值(Relative rootmean square,RRMS)评估轴承性能衰退规律,运用相关分析选取敏感特征作为输入,构造兼顾多变量回归和小样本预测双重优势的MSVM模型预测轴承剩余寿命。与单变量支持向量机相比,MSVM克服了结构简单、信息匮乏等缺点,实现小样本数据潜在信息的最大挖掘。运用仿真数据和轴承全寿命试验数据对预测模型进行检验,结果表明MSVM可在小样本条件下利用尽可能多的有效信息获得准确的预测结果,具有较强的工程使用价值和通用性。
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