【摘 要】
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针对数据驱动下如何准确预测滚动轴承剩余有效寿命的问题,提出了一种基于互信息和支持向量回归(SVR)的滚动轴承剩余寿命预测的新方法.该方法使用互信息对轴承的时域和频域里
【机 构】
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兰州交通大学机电技术研究所,兰州730070
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针对数据驱动下如何准确预测滚动轴承剩余有效寿命的问题,提出了一种基于互信息和支持向量回归(SVR)的滚动轴承剩余寿命预测的新方法.该方法使用互信息对轴承的时域和频域里的多个退化特征进行约简,只保留符合要求的特征;通过实验平台采集测试轴承的退化数据,利用机器学习建立轴承的SVR剩余寿命预测模型,以约简后的退化特征作为预测模型的输入,以剩余寿命作为输出,对轴承的剩余寿命进行预测;同时,使用相关系数法对滚动轴承进行剩余寿命预测,并对两种方法的预测结果进行对比分析,结果表明,利用互信息对特征进行约简,使用SVR对轴承进行剩余寿命预测具有良好的效果.
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