| 基于集成软竞争ART的滚动轴承性能退化趋势预测 |
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| 引用本文： | 赵乾坤,万小金,徐增丙,王凯,李清蕾. 基于集成软竞争ART的滚动轴承性能退化趋势预测[J]. 机械传动, 2018, 0(1): 131-136 |
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| 作者姓名： | 赵乾坤 万小金 徐增丙 王凯 李清蕾 |
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| 作者单位： | 武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室;武汉理工大学汽车工程学院;武汉科技大学机械自动化学院; |
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| 摘 要： | 为了提高滚动轴承性能预测的准确性和稳定性,提出了以软竞争ART-RBF的集成预测模型和置信度CV值相结合的预测方法。将软竞争ART引入RBF神经网络,建立软竞争ART-RBF神经网络预测模型。结合加权平均技术,建立集成软竞争ART-RBF神经网络预测模型。并通过自组织映射(SOM)网络,获取具有丰富故障信息的置信度(CV)值,作为表征滚动轴承性能退化的综合指标。最后,利用滚动轴承加速疲劳试验获取的加速度信号对上述方法进行验证。结果表明,该方法可有效提高滚动轴承退化趋势预测的准确性和稳定性。
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| 关 键 词： | 软竞争ART-RBF 自组织映射网络 置信度值 滚动轴承 预测 |
Regression Trend Prediction of Rolling Bearing Performance based on Integrated Soft Competition ART |
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