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基于ANN和SVM的轴承剩余使用寿命预测
基于ANN和SVM的轴承剩余使用寿命预测
作者:
邹旺
江伟
冯俊杰
郑凯
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
ANN
SVM
特征提取
剩余寿命预测
摘要:
为了提高现代制造业设备的可靠性和高效性,轴承剩余使用寿命(RUL)的预测已经成为越来越重要的研究方向.提出一种基于人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)的轴承剩余使用寿命预测方法.该方法首先将获取的18维反映轴承衰退的时域特征和频域特征输入到ANN模型中做特征抽取,再将输出的18维特征向量作为SVM模型的输入,进而对轴承剩余使用寿命进行预测.基于ANN和SVM融合模型方法是结合了ANN基于数据的强大特征学习能力和SVM处理小数据集的优势.运用多组轴承衰退振动信号对模型进行验证,比较实验结果表明,相比于随机森林(RFR)模型、LASSO模型、SVM模型和ANN模型,基于ANN和SVM的轴承剩余使用寿命预测方法具有更高的预测精度.
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剩余使用寿命
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内容分析
文献信息
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文献信息
篇名
基于ANN和SVM的轴承剩余使用寿命预测
来源期刊
组合机床与自动化加工技术
学科
工学
关键词
ANN
SVM
特征提取
剩余寿命预测
年,卷(期)
2021,(1)
所属期刊栏目
设计与研究
研究方向
页码范围
32-35
页数
4页
分类号
TH165.3|TG506
字数
语种
中文
DOI
10.13462/j.cnki.mmtamt.2021.01.008
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
ANN
SVM
特征提取
剩余寿命预测
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
组合机床与自动化加工技术
主办单位:
大连组合机床研究所
中国机械工程学会生产工程分会
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-2265
CN:
21-1132/TG
开本:
大16开
出版地:
大连市沙河口区新生路80号504室
邮发代号:
8-62
创刊时间:
1959
语种:
chi
出版文献量(篇)
9363
总下载数(次)
11
总被引数(次)
54585
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