【摘 要】
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在分析了滚动轴承退化趋势预测是实现滚动轴承预防维护关键的基础上,提出了基于时间编码信号处理与识别(TESPAR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的滚动轴承性能退化趋势
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51075220);高等学校博士学科点专项科研基金(20123721110001)
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在分析了滚动轴承退化趋势预测是实现滚动轴承预防维护关键的基础上,提出了基于时间编码信号处理与识别(TESPAR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的滚动轴承性能退化趋势预测新方法。将通过TESPAR提取的性能退化特征集输入到LS-SVM中完成了滚动轴承的性能退化趋势预测,最后通过实例验证了所提出方法的有效性。
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