【摘 要】
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针对国内外对机械密封寿命预测研究不足,不能明确退化模型等问题,提出了基于声发射特征抽取和SVR的机械密封寿命预测方法。首先基于声发射技术通过实验采集了多组机械密封的
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金项目（2682016CX033）.
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针对国内外对机械密封寿命预测研究不足,不能明确退化模型等问题,提出了基于声发射特征抽取和SVR的机械密封寿命预测方法。首先基于声发射技术通过实验采集了多组机械密封的全寿命数据,对数据进行小波去噪,并进一步进行小波包分解,从中提取能够表征机械密封运行状态的时频域特征以及其他统计特征;利用KPCA对高维特征进行降维处理,再通过马氏距离进行特征融合得到机械密封退化指标,将之作为SVR的输入训练退化模型。实验结果显示,基于声发射特征提取的机械密封寿命预测方法有着较好的泛化能力和较高的精度。
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