公开(公告)号：CN106769051B

公开(公告)日：2019-07-23

申请号：CN201710144702.0

申请日：2017-03-10

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 谢金宝 ,  王玉静 ,  叶立强 ,  康守强 ,  于春雨 ,  柳长源

IPC: G01M13/04

Abstract: 一种基于MCEA‑KPCA和组合SVR的滚动轴承剩余使用寿命预测方法，属于轴承运行状态的预测领域。本发明的目的是为了准确预测滚动轴承的剩余使用寿命。本发明方法对提取的特征计算每个评价标准的有效性得分，自适应地确定每个评价标准的权重，筛选出有效性总得分高于其整体平均值的特征，进一步利用KPCA去除已筛选特征之间的信息冗余，建立约简后的特征矩阵。将多个轴承约简后的特征分别作为SVR的输入，当前使用寿命与全寿命的比值p即RUL作为输出，建立多个SVR模型，并采用自适应的方法确定各模型的权重，最终构建组合SVR预测模型。本发明方法可准确地对滚动轴承进行RUL预测。

公开(公告)号：CN106644481B

公开(公告)日：2018-10-30

申请号：CN201611230706.2

申请日：2016-12-27

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 康守强 ,  王玉静 ,  叶立强 ,  柳长源 ,  谢金宝 ,  于春雨

IPC: G01M13/04

Abstract: 基于数学形态学和IFOA‑SVR的滚动轴承可靠度预测方法，涉及滚动轴承可靠度预测技术领域。为保证预测精度同时增加预测步长而提出的预测方法。该方法首先提取振动信号的包络信号，计算该包络信号的数学形态学分形维数，将其作为滚动轴承性能退化状态特征；其次，利用IFOA对SVR中的参数C，g以及ε同时进行寻优，建立预测模型。同时，利用极大似然估计结合IFOA建立威布尔比例故障率模型，进而得到可靠度模型；最后，将退化状态特征作为IFOA‑SVR预测模型的输入，采用长期迭代预测法获取特征预测结果，并将该结果嵌入到可靠度模型中，从而预测出轴承运行状态的可靠度。实验表明，利用所提方法在保证预测精度的前提下增加预测步长。

公开(公告)号：CN106769051A

公开(公告)日：2017-05-31

申请号：CN201710144702.0

申请日：2017-03-10

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 康守强 ,  王玉静 ,  叶立强 ,  谢金宝 ,  于春雨 ,  柳长源

IPC: G01M13/04

CPC classification number: G01M13/045

Abstract: 一种基于MCEA‑KPCA和组合SVR的滚动轴承剩余使用寿命预测方法，属于轴承运行状态的预测领域。本发明的目的是为了准确预测滚动轴承的剩余使用寿命。本发明方法对提取的特征计算每个评价标准的有效性得分，自适应地确定每个评价标准的权重，筛选出有效性总得分高于其整体平均值的特征，进一步利用KPCA去除已筛选特征之间的信息冗余，建立约简后的特征矩阵。将多个轴承约简后的特征分别作为SVR的输入，当前使用寿命与全寿命的比值p即RUL作为输出，建立多个SVR模型，并采用自适应的方法确定各模型的权重，最终构建组合SVR预测模型。本发明方法可准确地对滚动轴承进行RUL预测。

公开(公告)号：CN106644481A

公开(公告)日：2017-05-10

申请号：CN201611230706.2

申请日：2016-12-27

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 康守强 ,  王玉静 ,  叶立强 ,  柳长源 ,  谢金宝 ,  于春雨

IPC: G01M13/04

CPC classification number: G01M13/04

Abstract: 基于数学形态学和IFOA‑SVR的滚动轴承可靠度预测方法，涉及滚动轴承可靠度预测技术领域。为保证预测精度同时增加预测步长而提出的预测方法。该方法首先提取振动信号的包络信号，计算该包络信号的数学形态学分形维数，将其作为滚动轴承性能退化状态特征；其次，利用IFOA对SVR中的参数C，g以及ε同时进行寻优，建立预测模型。同时，利用极大似然估计结合IFOA建立威布尔比例故障率模型，进而得到可靠度模型；最后，将退化状态特征作为IFOA‑SVR预测模型的输入，采用长期迭代预测法获取特征预测结果，并将该结果嵌入到可靠度模型中，从而预测出轴承运行状态的可靠度。实验表明，利用所提方法在保证预测精度的前提下增加预测步长。