本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機的機械零件剩余壽命區(qū)間估計，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為提高機械零件剩余壽命估計精度,提出了一種基于支持向量機(support vector machine,SVM)的剩余壽命區(qū)間估計模型.簡要介紹SVM的線性及非線性理論,分析SVM輸入變量與輸出變量間的統(tǒng)計關(guān)系,將機械零件性能退化指標(biāo)和剩余壽命分別作為SVM輸入變量及輸出變量.假設(shè)輸入變量與殘差相互獨立且殘差分布類型已知,采用極大似然法估計殘差的分布參數(shù),在此基礎(chǔ)上推導(dǎo)一定置信水平下SVM輸出變量置信區(qū)間.將均方誤差作為SVM預(yù)測誤差的衡量指標(biāo),應(yīng)用變步長網(wǎng)格搜索法確定SVM參數(shù).通過實例說明所提模型能夠準(zhǔn)確對機械零件剩余壽命進行區(qū)間估計,具有較強的工程應(yīng)用價值及通用性.
【作者單位】： 東北大學(xué)機械工程與自動化學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 剩余壽命 支持向量機 區(qū)間估計 機械零件 置信區(qū)間 均方誤差
【基金】：國家科技重大專項(2013ZX04011-011)
【分類號】：TH114
【正文快照】： 重要機械零件的剩余壽命預(yù)測,特別是對航空航天、大型生產(chǎn)線、船舶、鐵路公路運輸?shù)戎匾O(shè)備尤為重要.精準(zhǔn)的剩余壽命預(yù)測為制定適當(dāng)?shù)念A(yù)防性維修和更換策略提供保證,既能保證機械設(shè)備在高可靠性條件下運行,又能避免由于過頻維護造成的浪費.因此機械零件(如齒輪、軸承)的剩余

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本文編號：428936