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- 基于APSO-LSSVM的航空发动机轴承故障诊断及寿命预测
- 作者： 刘海瑞 武宪威 李鹏 钱征华 李锟 来源： 测控技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机轴承 支持向量机 主成分分析 轴承诊断 粒子群算法
- 描述： 航空发动机轴承在高速、高温、高载荷等极端工况下易发生机械故障，为了提前预警，提出了一种基于自适应粒子群优化(Adaptive Particle Swarm Optimization, APSO)算法的最小二乘支持向量机(APSO Least Squares Support Vector Machine, APSO-LSSVM)对滑油系统中轴承磨屑进行在线监测的故障诊断及寿命预测。通过主成分分析法(Principal Components Analysis, PCA)对滑油磨屑信息进行降维处理，构建特征向量，并将特征向量输入APSO-LSSVM模型，对轴承故障状态进行分类并对轴承剩余寿命进行预测。结果表明：使用PCA可以保留数据样本99.9%的信息，同时还能极大地降低数据维度；与遗传算法(Genetic Algorithm, GA)、灰狼优化(Grey Wolf Optimization, GWO)算法、粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法的支持向量机相比，所提算法因采用了自适应调节粒子移动步幅，在进行轴承状态分类时准确率更高，分类正确率可达95.56%,同时在进行轴承剩余寿命预测时具有较好的准确度和泛化性。