【摘要】：將自記憶模型引入到滑動軸承的接觸摩擦故障發(fā)展趨勢預測中,針對一般形式的多變量自記憶模型的不足,提出一種基于字典學習的滑動軸承摩擦故障趨勢的多變量自記憶預測方法。首先,構建多變量字典,利用稀疏編碼篩選出影響系統(tǒng)演化的主要變量。然后通過誤差平方和最小原則更新不同作用形式的變量字典,確定變量影響系統(tǒng)演化的最佳作用形式和影響系數(shù),最終得到多變量的系統(tǒng)動力核函數(shù),解決了系統(tǒng)動力核與多變量關系難處理問題。最后,引入自記憶函數(shù),將所得的系統(tǒng)動力核反演成一個微分-差分方程,由此得到滑動軸承的多變量自記憶預測模型。應用到實例中,有效地預測了故障的發(fā)展趨勢,為滑動軸承摩擦退化趨勢預測提供了一種新的途徑。
[Abstract]:The self-memory model is introduced into the development trend prediction of contact friction fault of sliding bearing, aiming at the deficiency of the general multivariable self-memory model. A multivariable self-memory prediction method for sliding bearing friction fault trend based on dictionary learning is proposed. Firstly, the multivariable dictionary is constructed and the main variables that affect the evolution of the system are screened by sparse coding. Then the dictionary of variables in different forms of action is updated by the principle of the sum of square error, and the best form of action and the coefficient of influence of variables affecting the evolution of the system are determined. Finally, the dynamic kernel function of the multivariable system is obtained. The relationship between dynamic kernel and multivariable is difficult to deal with. Finally, the self-memory function is introduced to invert the dynamic kernel of the system into a differential-difference equation, and a multivariable self-memory prediction model of sliding bearing is obtained. The application of this method can effectively predict the development trend of the failure and provide a new way for predicting the friction degradation trend of sliding bearing.
【作者單位】： 軍械工程學院七系;西南交通大學機械工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51205405,51305454)
【分類號】：TH133.31

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本文編號：2386862