【摘 要】
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滚动轴承是以透平机械为主的多数机械设备中应用最为广泛的一类零部件,但同时它也是其中最易损的一种零部件。传统的滚动轴承剩余寿命预测方法通常在振动信号降噪后,提取时域或频域某一特征评估轴承性能退化,建立模型预测剩余寿命。但由于单一域指标难以全面表征轴承性能退化过程,模型建立过于简单,导致预测结果不准确。因此,针对上述问题,本文借助大数据分析技术,研究了从多域提取轴承特征并进行加权计算,构造一个新的性能
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滚动轴承是以透平机械为主的多数机械设备中应用最为广泛的一类零部件,但同时它也是其中最易损的一种零部件。传统的滚动轴承剩余寿命预测方法通常在振动信号降噪后,提取时域或频域某一特征评估轴承性能退化,建立模型预测剩余寿命。但由于单一域指标难以全面表征轴承性能退化过程,模型建立过于简单,导致预测结果不准确。因此,针对上述问题,本文借助大数据分析技术,研究了从多域提取轴承特征并进行加权计算,构造一个新的性能退化评估指标,在支持向量机的基础上建立改进组合模型来进行轴承剩余寿命预测。首先,了解了滚动轴承特征提取、
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