[发明专利]一种滚动轴承运行可靠度预测方法

摘要

一种滚动轴承运行可靠度预测方法，涉及一种轴承运行可靠度的预测方法，本发明基于流形学习和非齐次布谷鸟搜索‑最小二乘支持向量机（NoCuSa‑LSSVM）的滚动轴承运行可靠度预测。首先利用等距映射（ISOMAP）算法对轴承振动信号的时域、频域、时频域特征组成的高维特征集进行维数约减，将融合的特征指标作为轴承的性能退化状态特征输入到逻辑回归模型，建立滚动轴承的可靠度模型。然后将轴承的性能退化状态特征作为非齐次布谷鸟搜索‑最小二乘支持向量机模型的输入，获取特征预测结果，并将该结果嵌入到已建立的可靠度模型中，从而预测出轴承运行可靠度。

主权项

1.一种滚动轴承运行可靠度预测方法，其特征在于，所述方法为一种基于流行学习和NoCuSa‑LSSVM的滚动轴承运行可靠度预测方法，包括以下步骤：步骤一：特征提取，从滚动轴承振动数据中提取时域特征，时频域特征，以及频域特征，构成高维的特征向量集；步骤二：等距映射（ISOMAP）降维，采用ISOMAP算法对高维特征向量集进行降维处理，将降维结果作为轴承退化趋势特征向量；步骤三：可靠性模型，将趋势特征向量作为逻辑回归模型的输入，输出为可靠度；通过极大似然法求解回归系数，建立可靠度模型；步骤四：趋势特征向量预测，选取趋势特征向量作为LSSVM的训练样本，并通过NoCuSa算法优化LSSVM的参数选取，建立预测模型，预测出一定步长的趋势特征向量；步骤五：可靠度预测，趋势特征向量预测结果嵌入到可靠度模型中，得到一定步长的可靠度预测结果。