基于支持向量回归的滚动轴承性能退化状态研究.docx

基于支持向量回归的滚动轴承性能退化状态研究
基于支持向量回归的滚动轴承性能退化状态研究
摘要：
滚动轴承是许多机械设备中重要的部件之一，其性能的稳定与可靠对机械设备的正常运行起着重要的作用。然而，随着使用时间的增长，滚动轴承会出现性能退化现象，影响设备的运行效果。因此，本研究以滚动轴承的性能退化状态为研究对象，探讨了基于支持向量回归的方法在滚动轴承性能退化状态预测中的应用，通过实验数据的分析与处理，构建了相应的预测模型，并验证了其预测精度和实用性。
关键词：滚动轴承；性能退化；支持向量回归；预测模型
引言：
滚动轴承作为机械设备中重要的部件之一，其性能的稳定与可靠对机械设备的正常运行起着关键的作用。然而，随着使用时间的增长，滚动轴承会出现性能退化现象，表现为摩擦增大、振动加大、噪声增加等。这些性能退化现象会对设备运行效果产生严重的影响，甚至引起设备故障，从而影响生产效率和设备寿命。
研究方法：
本研究采用支持向量回归作为建模方法，用于滚动轴承性能退化状态的预测。支持向量回归是一种基于统计学习理论的机器学习算法，其借助于核函数的映射，将非线性问题转化为线性问题，在小样本情况下具有较高的预测精度。
首先，收集了一组涉及滚动轴承性能退化的实验数据，包括滚动轴承的振动数据、温度数据、声音数据等。然后，对这些实验数据进行预处理，包括去除噪声、归一化处理等，以便更好地应用于支持向量回归模型的构建。
接下来，构建预测模型。在支持向量回归模型中，需要选择合适的核函数和相关参数。在本研究中，我们使用径向基函数作为核函数，并通过交叉验证的方法选择最优的径向基函数参数和正则化参数。通过训练集和验证集的分析，选择最优的支持向量回归模型。
结果与讨论：
通过实验数据的分析与处理，我们构建了基于支持向量回归的滚动轴承性能退化状态预测模型。通过对模型的训练集和验证集的分析，我们发现，支持向量回归模型在预测滚动轴承性能退化状态方面具有较高的预测精度和良好的稳定性。同时，该模型还具有较好的泛化能力，可以适用于不同类型的滚动轴承。
结论：
本研究以滚动轴承的性能退化状态为研究对象，探讨了基于支持向量回归的方法在滚动轴承性能退化状态预测中的应用。通过实验数据的分析与处理，构建了相应的预测模型，并验证了其预测精度和实用性。结果表明，基于支持向量回归的滚动轴承性能退化状态预测模型具有较高的预测精度和良好的稳定性，可以为滚动轴承的性能维护与管理提供参考。
参考文献：
[1]VapnikV.Thenatureofstatisticallearningtheory[M].SpringerScience&BusinessMedia,2013.
[2]LiuJ,ZhengX,XuY.Supportvectorregressionwithauto-calibratedkernelfunctionforrollingelementbearingfaultdiagnosis[J].IEEETransactionsonIndustrialElectronics,2020,67(12):10570-10578.
[3]LiX,LiQ,XiR.Rollingbearingfaultdiagnosisusingnewsupportvectorclusteringwithradiusinhypersphericalspace[J].JournalofSoundandVibration,2019,449:70-96.