【摘 要】
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为准确评估滚动轴承运行状态、预测其性能退化趋势以及剩余寿命,提出一种改进回归型支持向量机(SVR)的滚动轴承寿命预测方法.提取轴承信号的时域和时频域特征,通过主成分分析(PC A)方法将特征指标融合成一个归一化综合指标来表征轴承运行状态;利用特征指标和综合指标构建训练和预测向量数据集,结合差分进化灰狼群算法(DEGWO)确定最优惩罚参数和径向基函数(RBF)核参数并构建回归型支持向量机模型;将预测数据集输入到DEGWO算法优化的SVR模型中得到轴承状态评估指标的预测值,实现轴承剩余寿命的预测.利用IEEE
【机 构】
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三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室, 443002 ,湖北宜昌;三峡大学机械与动力学院, 443002 ,湖北宜昌
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为准确评估滚动轴承运行状态、预测其性能退化趋势以及剩余寿命,提出一种改进回归型支持向量机(SVR)的滚动轴承寿命预测方法.提取轴承信号的时域和时频域特征,通过主成分分析(PC A)方法将特征指标融合成一个归一化综合指标来表征轴承运行状态;利用特征指标和综合指标构建训练和预测向量数据集,结合差分进化灰狼群算法(DEGWO)确定最优惩罚参数和径向基函数(RBF)核参数并构建回归型支持向量机模型;将预测数据集输入到DEGWO算法优化的SVR模型中得到轴承状态评估指标的预测值,实现轴承剩余寿命的预测.利用IEEE PHM 2012数据集验证所提方法的有效性,并将其结果与灰狼群算法(GWO)优化的SVR、网格搜索算法(GSA)优化的SVR和长短期记忆神经网络(LSTM)模型所得结果进行对比分析.仿真结果表明:与其他方法相比,采用所提方法得到的轴承剩余寿命预测均方误差分别降低了44.74％、66.67％、77.27％,决定系数则分别提高了7.25％、20.72％、11.94％,该结果说明了所提方法在轴承剩余寿命预测应用方面的优越性.
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