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基于磷虾群算法的SVR滚动轴承性能衰退预测方法

摘要

基于磷虾群算法的SVR滚动轴承性能衰退预测方法,属于泛函逼近的旋转机械预测方法领域。首先分析时域、频域、时频域特征指标,提出基于CEEMD和小波包半软阈值降噪相结合的特征提取方法,对滚动轴承进行故障诊断。又针对多特征参数对滚动轴承故障衰退特征进行综合评价,提出LLE非线性特征降维方法与模糊C均值结合的方法,最后介绍了支持向量回归机基本理论,以此基础提出基于磷虾群算法的多变量支持向量回归机的预测模型,对SVR中的参数进行优化,选取最优C、σ参数。本发明具有预测精度高,计算用时短,聚类后的特征值预测效果好的特点。通过以上三个步骤可以进行滚动轴承的衰退过程精确预测。

著录项

  • 公开/公告号CN107036817B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-03-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨理工大学;

    申请/专利号CN201710219477.2

  • 申请日2017-04-05

  • 分类号G01M13/045(20190101);G06N3/00(20060101);

  • 代理机构23206 哈尔滨龙科专利代理有限公司;

  • 代理人高媛

  • 地址 150000 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号

  • 入库时间 2022-08-23 10:27:37

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-03-08

    授权

    授权

  • 2017-09-05

    实质审查的生效 IPC(主分类):G01M13/04 申请日:20170405

    实质审查的生效

  • 2017-09-05

    实质审查的生效 IPC(主分类):G01M 13/04 申请日:20170405

    实质审查的生效

  • 2017-08-11

    公开

    公开

  • 2017-08-11

    公开

    公开

  • 2017-08-11

    公开

    公开

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