【摘 要】
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为了更好地表征滚动轴承性能退化趋势,提出基于时域特征和支持向量机的滚动轴承退化趋势预测方法;首先提取振动信号的时域特征组成高维特征集,利用主成分分析方法(PCA)对时域
【基金项目】
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山东自然科学基金面上项目(ZR2017MF036);国防科技项目基金(F062102009)
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为了更好地表征滚动轴承性能退化趋势,提出基于时域特征和支持向量机的滚动轴承退化趋势预测方法;首先提取振动信号的时域特征组成高维特征集,利用主成分分析方法(PCA)对时域高维特征集进行维数约简,以消除各特征指标之间的冗余及信息冲突等问题;然后将维数约简后的特征向量作为输入数据,输入至由粒子群(PSO)优化的支持向量机中,建立退化趋势预测模型,从而完成退化趋势预测。运用滚动轴承全寿命试验数据进行验证分析,结果表明该方法能够获取准确的预测结果。
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