發(fā)布時(shí)間：2017-04-30 00:00

  本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的液壓泵壽命預(yù)測(cè)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：改進(jìn)了GM(1,1)模型,提高了其精度和適應(yīng)范圍;將改進(jìn)的GM(1,1)模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型相結(jié)合來(lái)構(gòu)建灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測(cè)模型;提出了基于支持向量機(jī)的液壓泵壽命特征啟發(fā)式搜索策略,以液壓泵壽命特征參數(shù)特征集的交叉驗(yàn)證錯(cuò)誤率為評(píng)價(jià)指標(biāo),從液壓泵的特征參數(shù)(振動(dòng)、壓力、流量、溫度、油液信息等)中選取壽命特征因子;運(yùn)用小波閾值降噪法進(jìn)行降噪處理,提取典型的小波包能量特征作為模型的輸入。以齒輪泵為例,將改進(jìn)的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型與原始GM(1,1)模型和改進(jìn)GM(1,1)模型比較可知,灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)精度最高,達(dá)到98.42%。
【作者單位】： 第二炮兵工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 液壓泵 壽命預(yù)測(cè) GM( )模型 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機(jī)
【基金】：國(guó)防預(yù)研基金資助項(xiàng)目(9140A27020309JB4701) 第二炮兵工程學(xué)院科技創(chuàng)新基金資助項(xiàng)目(XY2010JJB38)
【分類號(hào)】：TH137.51;TP183
【正文快照】： 0引言液壓泵是整個(gè)液壓系統(tǒng)的動(dòng)力源泉,其性能狀態(tài)受到工作環(huán)境、維護(hù)狀況等多種因素的影響,容易發(fā)生故障。因此,為保證液壓泵安全、可靠運(yùn)行,實(shí)現(xiàn)主動(dòng)性維護(hù),需要對(duì)其進(jìn)行狀態(tài)檢測(cè)與壽命預(yù)測(cè)研究以預(yù)知故障發(fā)生時(shí)機(jī),避免惡性事故發(fā)生,達(dá)到降低維修費(fèi)用,延長(zhǎng)設(shè)備使用壽命的目

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本文編號(hào)：335820