【摘 要】
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为了有效预测滚动轴承的性能退化指标及其波动范围,提出了一种基于融合核主元分析与模糊信息粒化的支持向量机预测方法。运用核主元分析对数据进行预处理,构造T2和SPE统计量,
【机 构】
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江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61572238);江苏省杰出青年基金(BK20160001);江苏省产学研联合创新资金-前瞻性联合研究项目(201602224)
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为了有效预测滚动轴承的性能退化指标及其波动范围,提出了一种基于融合核主元分析与模糊信息粒化的支持向量机预测方法。运用核主元分析对数据进行预处理,构造T2和SPE统计量,并分析其变化趋势。将统计量T2和SPE作为性能退化指标,并对其进行模糊信息粒化以提取有用信息。将粒化后的数据输入给支持向量机进行回归预测。实验结果表明,该预测方法能够有效跟踪性能退化指标的变化趋势及指标的波动范围。
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