【摘 要】
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从流量退化趋势的角度提出了基于自适应网络模糊推理系统的寿命预测方法.首先利用改进的集合经验模态分解(MEEMD)方法对加速退化试验的振动数据进行多尺度重构降噪,提取重构
【机 构】
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燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制重点实验室 秦皇岛066004;浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室 杭州310027;燕山大学先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室 秦皇岛066004;
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从流量退化趋势的角度提出了基于自适应网络模糊推理系统的寿命预测方法.首先利用改进的集合经验模态分解(MEEMD)方法对加速退化试验的振动数据进行多尺度重构降噪,提取重构信号的峭度值、均方频率、小波包能量,与转矩、转速、压力信号作为齿轮泵性能退化特征;然后使用核主元分析方法(KPCA)进行多特征融合,进而实现外啮合齿轮泵退化评估指标的建立和分析;再利用其退化评估指标与流量信号作为输入量对自适应网络模糊推理系统模型(ANFIS)进行训练,得到的齿轮泵剩余寿命预测模型,为了进一步验证该算法的有效性将其与liner回归模型、三次指数预测模型算法进行了比较,最后基于蒙特卡罗样本扩充方法实现外啮合齿轮泵的可靠性评估.结果 表明,该方法的结果与实际阈值的预测误差约为8％,能够对外啮合齿轮泵的寿命进行比较准确的评估.
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