基于改进灰色神经网络的液压泵寿命预测

发布时间：2017-04-30 00:00

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【摘要】：改进了GM(1,1)模型,提高了其精度和适应范围;将改进的GM(1,1)模型与神经网络预测模型相结合来构建灰色神经网络组合预测模型;提出了基于支持向量机的液压泵寿命特征启发式搜索策略,以液压泵寿命特征参数特征集的交叉验证错误率为评价指标,从液压泵的特征参数(振动、压力、流量、温度、油液信息等)中选取寿命特征因子;运用小波阈值降噪法进行降噪处理,提取典型的小波包能量特征作为模型的输入。以齿轮泵为例,将改进的灰色神经网络预测模型与原始GM(1,1)模型和改进GM(1,1)模型比较可知,灰色神经网络预测模型预测精度最高,达到98.42%。
【作者单位】： 第二炮兵工程学院;
【关键词】： 液压泵 寿命预测 GM( )模型 神经网络 支持向量机
【基金】：国防预研基金资助项目(9140A27020309JB4701) 第二炮兵工程学院科技创新基金资助项目(XY2010JJB38)
【分类号】：TH137.51;TP183
【正文快照】： 0引言液压泵是整个液压系统的动力源泉,其性能状态受到工作环境、维护状况等多种因素的影响,容易发生故障。因此,为保证液压泵安全、可靠运行,实现主动性维护,需要对其进行状态检测与寿命预测研究以预知故障发生时机,避免恶性事故发生,达到降低维修费用,延长设备使用寿命的目

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本文编号：335820