自适应多核组合相关向量机预测方法及其在机械设备剩余寿命预测中的应用

发布时间：2017-06-16 15:03

  本文关键词：自适应多核组合相关向量机预测方法及其在机械设备剩余寿命预测中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对支持向量机(Support vector machine,SVM)的惩罚系数难以确定、核函数必须满足Mercer定理等问题,相关向量机(Relevance vector machine,RVM)应运而生以解决上述问题,并在趋势预测等领域得到一定的应用。核函数是决定RVM预测精度的关键因素之一,目前的研究通常是人为选择单一核函数,因此增加了对参数的依赖性并降低了RVM预测的鲁棒性。为了解决以上问题,提出一种新的自适应多核组合RVM预测方法。该方法首先选择多个核函数,利用粒子滤波产生核函数权重,建立多核组合RVM集,然后经过不断地迭代预测、权值更新和重采样,自适应获取最优多核组合RVM,从而自适应融合多个核函数的特性,克服基于单一核函数RVM的局限,提高预测精度和鲁棒性。利用仿真对提出方法进行了验证,并将其应用于机械设备的剩余寿命预测,取得了比基于单一核函数RVM更好的预测效果。
【作者单位】： 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室;
【关键词】： 多核相关向量机 机械设备 剩余寿命预测
【基金】：国家自然科学基金(51475355,51222503) 陕西省自然科学基础研究计划(2013JQ7011) 中央高校基本科研业务费专项资金(2012jdgz01)资助项目
【分类号】：TP18;TH17
【正文快照】： 0前言*随着服役时间的不断增加,机械设备性能逐渐衰退,剩余寿命逐步缩短,设备中任何一个关键部件失效,均易造成恶性事故,导致经济损失,甚至人员伤亡[1]。准确地预测设备剩余寿命可为预防性维修决策提供依据,延长设备的生命周期,提高生产效率并减少事故发生。目前,智能预测是机

【共引文献】

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