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基于支持向量机模型的小样本机械剩余寿命预测方法

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摘要

本发明涉及一种基于支持向量机模型的小样本机械剩余寿命预测方法，包括如下步骤：从机械产品的运行信号数据中选取若干趋势明显的测量变量作为描述机械退化过程的特征量，得到各特征量的特征值；对特征值进行预处理：采用巴特沃斯滤波器算法对每个机械退化过程的特征量进行平滑处理；通过归一化方法使特征值映射到相同的范围内；将现有数据中各个时间点的机械剩余寿命转化为剩余寿命占全寿命的比例，使其归一化到[0，1]的范围内；划分多个训练集和验证集的组合，每一种组合对应一个支持向量机模型；训练各支持向量机模型；采用各支持向量机模型进行在线剩余寿命预测。本方法充分利用有限的机械运行数据，可实现机械剩余寿命的精确预测。

著录项

  • 公开/公告号CN113408076A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 扬州力创机床有限公司;

    申请/专利号CN202110783436.2

  • 发明设计人 黄贤振;王树凤;李禹雄;丁鹏飞;

    申请日2021-07-12

  • 分类号G06F30/17(20200101);G06F30/27(20200101);G06K9/62(20060101);G06N3/00(20060101);G06N20/10(20190101);G06F111/06(20200101);G06F111/08(20200101);G06F119/02(20200101);

  • 代理机构32102 南京苏科专利代理有限责任公司;

  • 代理人任利国

  • 地址 225008 江苏省扬州市邗江区江阳工业园荷叶西路198号

  • 入库时间 2023-06-19 12:37:08

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