本文關(guān)鍵詞：多尺度變異粒子群優(yōu)化MK-LSSVM的軸承壽命預(yù)測

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【摘要】：提出一種基于多尺度變異粒子群優(yōu)化(MSPSO)算法和多核最小二乘支持向量機(jī)(MK-LSSVM)的預(yù)測新方法用于滾動軸承壽命預(yù)測。提取小波包相對能量特征對軸承性能衰退予以描述,提出MSPSO算法對MK-LSSVM模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化選取,構(gòu)造融合多核函數(shù)的LSSVM模型實(shí)現(xiàn)軸承壽命估計(jì)。MK-LSSVM中多核函數(shù)的引入克服了單核LSSVM對核函數(shù)類型強(qiáng)依賴性的弱點(diǎn),MSPSO算法中種群全局大尺度均勻變異與個(gè)體局部鄰域小尺度變異搜索聯(lián)合策略的提出在增強(qiáng)種群多樣性的同時(shí)保證了粒子群局部精確搜索的能力。利用實(shí)測滾動軸承振動數(shù)據(jù)分析,驗(yàn)證了所提MSPSO算法在模型參數(shù)優(yōu)化及優(yōu)化MKLSSVM模型在滾動軸承壽命預(yù)測應(yīng)用中的有效性。
【作者單位】： 重慶大學(xué)機(jī)械傳動國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 壽命預(yù)測 多尺度變異粒子群優(yōu)化 多核最小二乘支持向量機(jī)
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51275546) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20130191130001)項(xiàng)目資助
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 1引言滾動軸承壽命預(yù)測對預(yù)防設(shè)備失效及實(shí)現(xiàn)基于狀態(tài)的維護(hù)具有重要意義。近年來,基于人工智能的機(jī)械設(shè)備壽命預(yù)測技術(shù)獲得了深入研究,該技術(shù)的關(guān)鍵是提取能反映軸承性能狀態(tài)的特征指標(biāo)及建立有效的預(yù)測模型[1]。近年來,眾多信號分析與特征提取方法被提出,時(shí)域、頻域及時(shí)頻域

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1134748