【摘 要】
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为了准确识别轴承当前所处的退化状态,并进一步精确有效地预测其剩余寿命,提出一种基于连续型隐马尔可夫模型(CHMM)与PSO-SVM相结合的预测方法。首先,提取轴承振动全寿命周期
【机 构】
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四川大学电子信息学院,新疆师范大学物理与电子工程学院,中国核动力设计研究院
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为了准确识别轴承当前所处的退化状态,并进一步精确有效地预测其剩余寿命,提出一种基于连续型隐马尔可夫模型(CHMM)与PSO-SVM相结合的预测方法。首先,提取轴承振动全寿命周期信号的时域、频域、时频域的特征,并构建特征空间;然后,利用CHMM将轴承全寿命周期划分若干个退化阶段,并通过选取不同阶段的特征训练样本,采用PSO-SVM进行预测模型的训练,分别得到不同阶段的剩余寿命预测模型;最后,运用滚动轴承全寿命数据对所提方法进行测试,并与全寿命周期数据CHMM分区段后的SVM模型和未分区段的PSO-SVM模型
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