基于状态追踪特征相空间重构的轴承寿命预测方法

基于状态追踪特征相空间重构的轴承寿命预测方法

论文摘要

针对滚动轴承剩余寿命预测中的特征选择及模型优化问题,提出了基于状态追踪特征相空间重构的轴承寿命预测方法。该方法在轴承特征进行单调性与敏感性评估的基础上,对轴承运行状态跟踪能力进行量化评估,进而筛选出轴承性能退化的最优特征集。为了统一描述各个特征对轴承退化状态的表征信息,采用自适应混沌粒子群算法(Adaptive Chaos Particle Swarm Optimization, ACPSO)优化支持向量数据描述(Support Vector Data Description, SVDD)方法构建轴承健康指数,该健康指数对轴承运行状态进行了准确划分。最后,以轴承衰退期的相空间重构指数为基础,采用ACPSO-GRNN预测轴承剩余寿命。通过试验表明,该方法不仅能及早发现轴承运行的衰退时间点,且相比于SVR和BP神经网络寿命预测具有更高的预测精度。

论文目录

  • 1 特征提取
  • 2 特征约简
  •   2.1 支持向量数据描述
  •   2.2 自适应混沌粒子群算法
  • 3 GRNN寿命预测模型
  •   3.1 相空间重构
  •   3.2 广义回归神经网络
  • 4 本文方法步骤
  • 5 试验验证
  • 6 结 论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 柏林,闫康,刘小峰

    关键词: 滚动轴承寿命预测,相空间重构

    来源: 振动与冲击 2019年23期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 机械工业,自动化技术

    单位: 重庆大学机械传动国家重点实验室

    基金: 中国自然科学基金项目(51475052,51675064),中央高校基本业务费(106112016CDJZR115502),博士后基金(2016T90833,2015M582519)

    分类号: TH133.33;TP18

    DOI: 10.13465/j.cnki.jvs.2019.23.017

    页码: 119-125

    总页数: 7

    文件大小: 945K

    下载量: 299

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