多尺度变异粒子群优化MK-LSSVM的轴承寿命预测

发布时间：2017-11-03 05:09

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【摘要】：提出一种基于多尺度变异粒子群优化(MSPSO)算法和多核最小二乘支持向量机(MK-LSSVM)的预测新方法用于滚动轴承寿命预测。提取小波包相对能量特征对轴承性能衰退予以描述,提出MSPSO算法对MK-LSSVM模型参数进行优化选取,构造融合多核函数的LSSVM模型实现轴承寿命估计。MK-LSSVM中多核函数的引入克服了单核LSSVM对核函数类型强依赖性的弱点,MSPSO算法中种群全局大尺度均匀变异与个体局部邻域小尺度变异搜索联合策略的提出在增强种群多样性的同时保证了粒子群局部精确搜索的能力。利用实测滚动轴承振动数据分析,验证了所提MSPSO算法在模型参数优化及优化MKLSSVM模型在滚动轴承寿命预测应用中的有效性。
【作者单位】： 重庆大学机械传动国家重点实验室;
【关键词】： 寿命预测 多尺度变异粒子群优化 多核最小二乘支持向量机
【基金】：国家自然科学基金(51275546) 高等学校博士学科点专项科研基金(20130191130001)项目资助
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 1引言滚动轴承寿命预测对预防设备失效及实现基于状态的维护具有重要意义。近年来,基于人工智能的机械设备寿命预测技术获得了深入研究,该技术的关键是提取能反映轴承性能状态的特征指标及建立有效的预测模型[1]。近年来,众多信号分析与特征提取方法被提出,时域、频域及时频域

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本文编号：1134748