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基于时域特征的滚动轴承寿命预测

戴邵武; 陈强强; 丁宇 海军航空大学; 山东烟台264000; 空军93381部队; 黑龙江拉林150223
  • 滚动轴承
  • 主成分分析
  • 寿命预测
  • 粒子群算法
  • 支持向量机

摘要:为了更好地表征滚动轴承性能退化趋势,提出基于时域特征和支持向量机的滚动轴承退化趋势预测方法;首先提取振动信号的时域特征组成高维特征集,利用主成分分析方法(PCA)对时域高维特征集进行维数约简,以消除各特征指标之间的冗余及信息冲突等问题;然后将维数约简后的特征向量作为输入数据,输入至由粒子群(PSO)优化的支持向量机中,建立退化趋势预测模型,从而完成退化趋势预测。运用滚动轴承全寿命试验数据进行验证分析,结果表明该方法能够获取准确的预测结果。

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