【摘 要】
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针对常规寿命预测方法依赖于失效样本、无法有效利用截尾样本的局限性,提出一种融合失效样本和截尾样本的滚动轴承寿命预测方法。基于函数型主成分分析方法对反映轴承退化的
【机 构】
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重庆大学机械传动国家重点实验室,中国空气动力研究与发展中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(51275546;51375514);中央高校基本科研业务费(106112016CDJZR288803)
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针对常规寿命预测方法依赖于失效样本、无法有效利用截尾样本的局限性,提出一种融合失效样本和截尾样本的滚动轴承寿命预测方法。基于函数型主成分分析方法对反映轴承退化的特征量建立趋势模型,将各特征量分解为均值、特征向量和主成分得分向量;通过最小化截尾样本与失效样本主成分得分向量间的相似性指标估计各截尾样本最优寿命值;基于特征量趋势模型估计各样本全寿命阶段内特征值,生成训练数据;采用最小二乘支持向量机建立预测模型用于轴承寿命估计。滚动轴承寿命预测试验表明该方法能利用截尾样本提高寿命预测精度,且对一定程度的数据缺失具
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