融合KPCA与信息粒化的滚动轴承性能退化SVM预测

• 作者: 严大虎 徐继亚 王艳 纪志成
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 核主元分析 模糊信息粒化 支持向量机 滚动轴承
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 仿真应用工程
• 页码范围: 2345-2354
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.201806043

摘要

为了有效预测滚动轴承的性能退化指标及其波动范围,提出了一种基于融合核主元分析与模糊信息粒化的支持向量机预测方法.运用核主元分析对数据进行预处理,构造T2和SPE统计量,并分析其变化趋势.将统计量T2和PE作为性能退化指标,并对其进行模糊信息粒化以提取有用信息.将粒化后的数据输入给支持向量机进行回归预测,实验结果表明,该预测方法能够有效跟踪性能退化指标的变化趋势及指标的波动范围.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	纪志成	江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心	397	4193	27.0	46.0
2	王艳	江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心	110	475	10.0	14.0
3	严大虎	江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心	41	323	8.0	17.0
4	徐继亚	江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心	2	27	2.0	2.0