| 基于时域特征的滚动轴承寿命预测 |
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| 引用本文： | 戴邵武,陈强强,丁宇. 基于时域特征的滚动轴承寿命预测[J]. 计算机测量与控制, 2019, 27(10): 60-63 |
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| 作者姓名： | 戴邵武 陈强强 丁宇 |
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| 作者单位： | 海军航空大学, |
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| 基金项目： | 山东自然科学基金面上项目(ZR2017MF036)；国防科技项目基金(F062102009) |
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| 摘 要： | 为了更好的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（Particle Swarm Optimization，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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| 关 键 词： | 滚动轴承；主成分分析；寿命预测；粒子群算法；支持向量机 |
| 收稿时间： | 2019-04-29 |
| 修稿时间： | 2019-05-14 |
Prediction for rolling bearing remaining life based on time domain features |
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