【摘 要】
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针对传统的以概率统计为基础的轴承寿命预测方法需要大量的轴承寿命试验数据,且运行周期较长,难以满足特定工况下轴承寿命状态预测的问题。通过多SVM的预测误差进行加权获得
【机 构】
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重庆交通大学机电学院,重庆大学光电学院,重庆大学机械传动国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然基金面上项目(51375519,51775072);国家自然基金青年项目(51405047);中国博士后面上项目(2016M590861);重庆市博士后特别资助(Xm2015001,Xm2015011);重庆市教委科学技术研究项目(KJ1600534);重庆市科委基础与前沿研究计划项目(cstc2017jcyj AX0053)
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针对传统的以概率统计为基础的轴承寿命预测方法需要大量的轴承寿命试验数据,且运行周期较长,难以满足特定工况下轴承寿命状态预测的问题。通过多SVM的预测误差进行加权获得轴承的剩余寿命。首先采集多个轴承的全过程寿命振动数据,针对获取的多个轴承的振动数据进行特性提取并利用主成分分析进行特性约简,实现对轴承运行寿命评估特性指标的建立,并利用粒子群算法改进的多个支持向量机模型进行剩余寿命预测建模,利用所建立的多个模型对要预测的轴承特征数据进行预测,并通过各个模型的误差权重来实现轴承剩余寿命的准确预测。通过实验分析验证了模型的有效性。
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