期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于主元特征融合和SVM的轴承剩余寿命预测
被引量：
22
1
作者
马海龙
《工矿自动化》
北大核心
2019年第8期74-78,共5页
为解决采用单一特征量预测轴承剩余寿命误差较大、有限数据样本条件下轴承剩余寿命难以估算的问题,提出了一种基于主元特征融合和支持向量机(SVM)的轴承剩余寿命预测方法。该方法采集振动加速度信号构建数据样本,提取有效值、峰值、小...
为解决采用单一特征量预测轴承剩余寿命误差较大、有限数据样本条件下轴承剩余寿命难以估算的问题,提出了一种基于主元特征融合和支持向量机(SVM)的轴承剩余寿命预测方法。该方法采集振动加速度信号构建数据样本,提取有效值、峰值、小波熵等表征轴承退化趋势的特征指标;采用主元分析融合多个特征指标,消除特征间的冗余和相关性,构造出相对多特征的退化特征量;将退化特征量输入SVM模型中进行轴承剩余寿命预测。现场工程应用结果表明,基于主元特征融合和SVM的轴承剩余寿命预测方法可在小样本条件下筛选出包含信号绝大部分信息的主元,从而在保证预测精度的同时,减少了计算量。
展开更多
关键词
轴承剩余寿命预测
主元特征融合
支持向量机
主
元
分析
退化
特征
量
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于主元特征融合和SVM的轴承剩余寿命预测
被引量：
22
1
作者
马海龙
机构
北京天地龙跃科技有限公司
出处
《工矿自动化》
北大核心
2019年第8期74-78,共5页
基金
中国煤炭科工集团有限公司科技创新创业资金专项资助项目(2018QN035)
天地科技股份有限公司科技创新创业资金专项资助项目(2018-TD-QN045)
文摘
为解决采用单一特征量预测轴承剩余寿命误差较大、有限数据样本条件下轴承剩余寿命难以估算的问题,提出了一种基于主元特征融合和支持向量机(SVM)的轴承剩余寿命预测方法。该方法采集振动加速度信号构建数据样本,提取有效值、峰值、小波熵等表征轴承退化趋势的特征指标;采用主元分析融合多个特征指标,消除特征间的冗余和相关性,构造出相对多特征的退化特征量;将退化特征量输入SVM模型中进行轴承剩余寿命预测。现场工程应用结果表明,基于主元特征融合和SVM的轴承剩余寿命预测方法可在小样本条件下筛选出包含信号绝大部分信息的主元,从而在保证预测精度的同时,减少了计算量。
关键词
轴承剩余寿命预测
主元特征融合
支持向量机
主
元
分析
退化
特征
量
Keywords
bearing residual life prediction
principal component feature fusion
support vector machine
principal component analysis
regressive feature
分类号
TD67 [矿业工程—矿山机电]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于主元特征融合和SVM的轴承剩余寿命预测
马海龙
《工矿自动化》
北大核心
2019
22
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
