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摘要:
滚动轴承寿命预测的关键在于振动信号特征提取和模式识别,提出基于局部特征尺度分解(LCD)和高斯混合模型(GMM)的滚动轴承寿命预测方法.首先在对滚动轴承全寿命数据进行LCD分解后,提取各个分量的特征值并加入时间因子重构特征向量;然后利用GMM对全寿命数据的特征向量进行聚类,将全寿命数据在时域上分成若干个退化状态;最后将不同退化状态下的数据作为训练样本对神经网络进行训练,并采用训练好的神经网络对滚动轴承寿命进行预测.实验数据的分析结果表明,将LCD、GMM和径向基神经网络相结合可以有效地实现滚动轴承寿命预测.
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文献信息
篇名 基于LCD和GMM的滚动轴承寿命预测方法
来源期刊 现代制造工程 学科 工学
关键词 局部特征尺度分解 高斯混合模型 神经网络 时间因子 滚动轴承 寿命预测
年,卷(期) 2016,(7) 所属期刊栏目 设备设计/诊断维修/再制造
研究方向 页码范围 120-124
页数 5页 分类号 TN911.7|TH165
字数 3468字 语种 中文
DOI 10.16731/j.cnki.1671-3133.2016.07.024
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 程军圣 湖南大学机械与运载工程学院 210 5603 44.0 69.0
2 刘吉彪 河南工业职业技术学院机械工程系 10 20 3.0 4.0
3 刘燕飞 湖南大学机械与运载工程学院 3 13 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
局部特征尺度分解
高斯混合模型
神经网络
时间因子
滚动轴承
寿命预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代制造工程
月刊
1671-3133
11-4659/TH
大16开
北京市西城区核桃园西街36号301A
2-431
1978
chi
出版文献量(篇)
9080
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14
总被引数(次)
50123
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