基于数学形态学和IFOA-SVR的滚动轴承可靠度预测方法

摘要：

为了保证滚动轴承运行状态可靠度的预测精度同时增加预测步长,提出一种数学形态学分形维数结合改进果蝇优化算法-支持向量回归(Improved fruit fly optimization algorithm-support vector regression,IFOA-SVR)的滚动轴承可靠度预测方法.提取振动信号的包络信号,计算该包络信号的数学形态学分形维数,将其作为滚动轴承性能退化状态特征.利用IFOA对SVR中的参数C、g以及ε同时进行寻优,建立IFOA-SVR预测模型.利用极大似然估计结合IFOA建立威布尔比例故障率模型(Weibull proportional hazard model,WPHM),进而得到可靠度模型.将退化状态特征作为IFOA-SVR预测模型的输入,采用长期迭代预测法获取特征预测结果,并将该结果嵌入到可靠度模型中,从而预测出轴承运行状态的可靠度.试验结果表明,利用所提方法对滚动轴承可靠度进行预测,能在保证预测精度的前提下增加预测步长.

关键词：滚动轴承、数学形态学、支持向量回归、果蝇优化算法、可靠度预测

所属期刊栏目：53

分类号：TN911;TH165

资助基金：国家自然科学基金51305109;黑龙江省青年科学基金QC2014C075;哈尔滨理工大学青年拔尖创新人才201511

在线出版日期：2017-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：201-208