本文關鍵詞：信息熵與優(yōu)化LS-SVM的軸承性能退化模糊�；A測

  更多相關文章： 信息熵 最小二乘支持向量機 模糊信息粒化 滾動軸承 趨勢預測

【摘要】：為了提高滾動軸承性能退化指標的預測精度,得到性能退化指標的一個預測范圍,本文提出信息熵與優(yōu)化最小二乘支持向量機(LS-SVM)的軸承性能退化趨勢模糊�；A測。首先利用信息熵理論提取軸承信號的性能退化指標序列,再利用模糊信息�；碚搶υ撔阅芡嘶笜诵蛄羞M行模糊信息粒化;然后將�；蟮臄祿斎虢oLS-SVM進行回歸預測,并采用粒子群算法(PSO)優(yōu)化LS-SVM的懲罰參數和核函數參數;最后根據實測值和預測值的對比分析評估預測模型的優(yōu)良性。實驗結果表明,對于每個時間段內的軸承性能退化指標,該方法均能獲得準確的預測結果,具備較強的實用性和工程應用價值。
【作者單位】： 三峽大學水電機械設備設計與維護湖北省重點實驗室;重慶大學機械傳動國家重點實驗室;
【關鍵詞】： 信息熵 最小二乘支持向量機 模糊信息�；� 滾動軸承 趨勢預測
【基金】：國家自然科學基金(51405264;51475266)項目資助
【分類號】：TP18;TH133.33
【正文快照】： 1引言滾動軸承的性能退化是威脅旋轉機械安全服役的主要問題,如果能夠對滾動軸承的服役性能進行可靠預測,提前了解其變化趨勢,即可避免危險因素累計超限和旋轉機械驟然停機停產等惡性事件的發(fā)生。在滾動軸承的性能退化趨勢預測過程中,振動分析是目前應用最廣泛也是最有效的一

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本文編號：788141