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基于SVR的滚动轴承剩余使用寿命预测方法研究的任务书
任务书
一、课题背景
滚动轴承是工业中常用的一种重要的机械元件，它广泛应用于机床、冶金、石化、航空、重型机械等领域。滚动轴承因其运转稳定、承载能力高、寿命长等特点，成为工业机械运转的重要保障。随着科技的发展，滚动轴承的制造技术和材料性能得到了不断提高，但是滚动轴承仍然存在磨损和疲劳等失效问题，因此预测滚动轴承的剩余使用寿命具有重要意义。
传统的滚动轴承寿命预测方法主要基于经验经验公式和试验研究，但是这种方法受制于经验的主观性和试验的复杂性。近年来，基于机器学习的滚动轴承寿命预测方法受到了广泛关注，其中支持向量回归（SVR）方法是一种较为常用的方法。SVR方法具有良好的预测性能和较高的泛化能力，可以有效地预测滚动轴承的剩余使用寿命。因此，本课题拟设计一种基于SVR的滚动轴承剩余使用寿命预测方法，以提高滚动轴承的生产效率和工业品质。
二、研究内容
本课题的研究内容主要包括以下几个方面：
1.收集滚动轴承数据：针对滚动轴承的实际使用情况，收集滚动轴承的相关数据，包括转速、载荷、温度等参数，并记录滚动轴承开始运行时的参数及失效时的参数。
2.数据预处理：对收集得到的滚动轴承数据进行预处理，包括数据清洗、异常值检测、缺失值填补、数据平滑等处理方法，保证数据的完整性、准确性和可靠性。
3.特征选择和抽取：针对收集得到的滚动轴承数据，运用相关统计学方法和机器学习算法，选择和抽取特征，使特征之间具有一定关联性和区分度，提取出与滚动轴承剩余使用寿命相关的有效特征。
4.建立基于SVR的滚动轴承剩余使用寿命预测模型：根据所选特征和收集的数据，采用SVR方法建立滚动轴承剩余使用寿命预测模型，通过模型训练和优化，得到一个具有良好预测能力和较高泛化能力的预测模型。
5.模型测试和评估：对所建立的预测模型进行测试和评估，计算出其预测精度、准确度、误差率等指标，以验证所建立模型的实际预测能力和应用价值。
三、研究目标
本课题旨在设计一种基于SVR的滚动轴承剩余使用寿命预测方法，从数据预处理、特征选择和抽取、建立预测模型等方面进行研究，旨在：
1.提高滚动轴承的生产效率和工业品质，实现滚动轴承故障预警和维修计划的优化管理；
2.探索基于机器学习的滚动轴承剩余使用寿命预测方法，为机器学习在滚动轴承领域的应用提供借鉴和参考。
四、研究方案与时间节点
1.收集滚动轴承数据。时间：2021年6月至2021年8月，主要任务包括与企业合作、了解现有数据收集情况、建立数据采集方法、完成数据采集。
2.数据预处理。时间：2021年9月至2021年10月，主要任务包括数据清洗、异常值检测、缺失值填补、数据平滑等处理方法，完成数据预处理。
3.特征选择和抽取。时间：2021年10月至2021年11月，主要任务包括选择和抽取特征，保证特征之间具有一定关联性和区分度，提取滚动轴承剩余使用寿命相关的有效特征。
4.建立基于SVR的滚动轴承剩余使用寿命预测模型。时间：2021年11月至2022年2月，主要任务包括采用SVR方法建立滚动轴承剩余使用寿命预测模型，通过模型训练和优化，得到一个具有良好预测能力和较高泛化能力的预测模型。
5.模型测试和评估。时间：2022年2月至2022年3月，主要任务包括对所建立的预测模型进行测试和评估，计算出其预测精度、准确度、误差率等指标，以验证所建立模型的实际预测能力和应用价值。
五、研究成果
1.建立基于SVR的滚动轴承剩余使用寿命预测方法。
2.发表一篇研究论文，相关成果被业界和学术界认可。
3.建立完备的滚动轴承剩余使用寿命预测数据集，为后续研究提供参考。
4.为机器学习在滚动轴承领域的应用提供借鉴和参考。