基于TESPAR和LS-SVM算法的滚动轴承退化趋势预测

• 作者: 姜晓瑜 谭继文 陈龙
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 TESPAR LS-SVM 退化趋势预测
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 设计·计算
• 页码范围: 18-20
• 页数: 3页
• 分类号: TH132.2|TH17
• 字数: 2282字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13436/j.mkjx.201708007

摘要

在分析了滚动轴承退化趋势预测是实现滚动轴承预防维护关键的基础上,提出了基于时间编码信号处理与识别(TESPAR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的滚动轴承性能退化趋势预测新方法.将通过TESPAR提取的性能退化特征集输入到LS-SVM中完成了滚动轴承的性能退化趋势预测,最后通过实例验证了所提出方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭继文		93	414	8.0	14.0
2	陈龙		6	23	2.0	4.0
3	姜晓瑜		3	7	2.0	2.0