基于Kolmogrov-Smirnov检验和LS-SVM的机械设备故障预测

发布时间：2017-07-15 22:01

  本文关键词：基于Kolmogrov-Smirnov检验和LS-SVM的机械设备故障预测

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【摘要】：提出一种基于Kolmogrov-Smirnov检验和LS-SVM的机械设备故障预测新方法。基于K-S检验计算参考样本与正常状态样本经验分布函数的相似度,确定2个样本是否属于同一分布,即设备是否处于相同的运行状态,实现对设备运行退化状态进行识别,并采用当前退化状态与正常状态的K-S距离作为性能评估量化指标,在此基础上给出基于K-S检验和LS-SVM的设备故障预测系统框架。研究结果表明:该方法可以有效地对设备进行退化评估和故障预测,计算效率高,具有较好的适用性。
【作者单位】： 南通大学机械工程学院;
【关键词】： 故障预测 退化评估 K-S检验 最小二乘支持向量机
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51405246) 江苏省自然科学基金资助项目(BK2011391)~~
【分类号】：TH17
【正文快照】： 故障预测与健康管理(prognostics and healthmanagement,PHM)是近年来提出的一种集故障诊断、故障预测和健康管理能力与一体的新型系统[1-3],它借助于信息化、智能化手段对关键部位的故障进行实时检测与隔离,并预测装备关键部位的剩余寿命。PHM系统对实现基于状态的维护和管理

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本文编号：545919