学术论文

      基于多特征集融合与多变量支持向量回归的回转支承剩余寿命评估

      Residual life assessment of slewing bearing based on multivariate eigenvalues fusion and support vector regression

      摘要:
      针对回转支承剩余寿命难以评估的问题,提出一种基于温度、扭矩、振动信号时域内多个特征值融合和多变量支持向量回归(MSVR)的剩余寿命评估新方法.该方法通过主成分分析(PCA)求得温度、扭矩、振动信号性能衰退指标量化回转支承性能衰退规律,以此作为输入量构建多变量支持向量回归回转支承剩余寿命评估模型.MSVR克服了结构简单、信息匮乏等缺点,实现变量之间冗余信息的消除和样本数据潜在信息的最大挖掘,采用回转支承全寿命实验数据对评估模型进行检验,结果表明MSVR可获得准确的评估结果.
      作者: 田淑华 [1] 王华 [2] 洪荣晶 [1]
      Author: TIAN Shuhua [1] WANG Hua [2] HONG Rongjing [1]
      作者单位: 南京工业大学机械与动力工程学院,江苏南京,211800 南京工业大学机械与动力工程学院,江苏南京211800;洛阳LYC轴承有限公司,河南洛阳471003
      年,卷(期): 2016, 38(3)
      分类号: TP206.3 TP18
      在线出版日期: 2016年7月6日
      基金项目: 国家自然科学基金,江苏省自然科学基金