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基于VMD和ELM_AdaBoost滚动轴承剩余寿命预测

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为了精准预测滚动轴承的剩余使用寿命,提出一种基于VMD和ELM_AdaBoost的滚动轴承剩余寿命预测方法.该方法首先利用变分模态分解对滚动轴承全寿命振动信号进行分解,得到多个模态分量,并提取各模态分量的奇异值作为滚动轴承故障特征信息.然后利用主成分分析(PCA)进行特征信息融合,建立滚动轴承性能退化评价指标.最后将经PCA融合后奇异值代入到ELM_AdaBoost预测模型中,训练ELM_AdaBoost预测模型,对滚动轴承进行退化趋势和剩余寿命预测.仿真实验结果表明,该方法具有更高的预测精度,其预测效果优于ELM预测模型及基于EMD和ELM_AdaBoost预测模型,能够更好对滚动轴承的剩余寿命进行预测.
Prediction of Remaining Useful Life of Rolling Bearings Based on VMD and ELM AdaBoost

胡启国、罗棚

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重庆交通大学机电与车辆工程学院,重庆400074

轴承 变分模态分解 ELM_AdaBoost 剩余寿命预测

重庆市基础科学与前沿技术研究专项重点项目

Cstc2015jcyBX0133

2022

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2022.376(6)
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