【摘 要】
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基于数据驱动思想,提出了一种相同工况下的滚动轴承寿命预测方法。针对轴承全寿命监测数据,根据K-means聚类算法划分轴承运行状态空间,考虑到隐马尔科夫模型主链为状态链的不
【机 构】
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南通大学机械工程学院,南通理工学院江苏省3D打印装备及应用技术重点建设实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51405246),江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目(GDZB-048),江苏省3D打印装备及应用技术重点建设实验室(南通理工学院)开放基金资助项目(2018KFKT07),南通市3D打印技术及应用重点实验室资助项目(CP12016002),南通市基础科学研究项目(JC2018140)
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基于数据驱动思想,提出了一种相同工况下的滚动轴承寿命预测方法。针对轴承全寿命监测数据,根据K-means聚类算法划分轴承运行状态空间,考虑到隐马尔科夫模型主链为状态链的不足,对状态转移矩阵重新定义,将主链改进为寿命链,建立了基于改进HMM的全寿命状态驻留时间模型;将观测轴承数据、实时与建模数据进行Pearson相似度分析,构造寿命比例调节系数,实现寿命模型参数的动态修正和观测轴承寿命的自适应预测。采用美国辛辛那提大学实验中心轴承试验数据开展了应用研究,通过一组轴承全寿命数据实现了对其它轴承不同阶段及全寿命
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