【摘 要】
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针对数据驱动的机械零部件剩余寿命预测问题,提出了基于信号数据时频特征向量和粒子群优化支持向量机回归模型(PSO-SVR)的预测方法。首先,对采集的全寿命周期信号数据进行时
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金项目(2019-ZD-0263),沈阳理工大学高层次人才计划支持项目(1050002000604)。
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针对数据驱动的机械零部件剩余寿命预测问题,提出了基于信号数据时频特征向量和粒子群优化支持向量机回归模型(PSO-SVR)的预测方法。首先,对采集的全寿命周期信号数据进行时域分析和经验模态分解(EMD),根据皮尔逊相关系数,分别对时域特征向量和各IMF分量进行筛选,构造多变量时频特征向量;其次,基于PSO-SVR理论建立信号时频特征和剩余寿命之间的回归模型;最后,利用数采设备采集某卧式加工中心X轴丝杠全寿命周期电流信号并记录剩余寿命数据。按照提出的方法建立预测模型,对比SVR模型和BP神经网络模型,结果显示
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