Degradation trend estimation of slewing bearing based on LSSVM model

粒子群优化 方位(导航) 峰度 振动 主成分分析 小波 熵(时间箭头) 模式识别(心理学) 能量(信号处理) 最小二乘支持向量机 控制理论(社会学) 工程类 支持向量机 人工智能 计算机科学 数学 统计 算法 物理 量子力学 控制(管理)
作者
Chao Lu,Jie Chen,Rongjing Hong,Yang Feng,Yuanyuan Li
出处
期刊:Mechanical Systems and Signal Processing [Elsevier]
卷期号:76-77: 353-366 被引量:82
标识
DOI:10.1016/j.ymssp.2016.02.031
摘要

A novel prediction method is proposed based on least squares support vector machine (LSSVM) to estimate the slewing bearing׳s degradation trend with small sample data. This method chooses the vibration signal which contains rich state information as the object of the study. Principal component analysis (PCA) was applied to fuse multi-feature vectors which could reflect the health state of slewing bearing, such as root mean square, kurtosis, wavelet energy entropy, and intrinsic mode function (IMF) energy. The degradation indicator fused by PCA can reflect the degradation more comprehensively and effectively. Then the degradation trend of slewing bearing was predicted by using the LSSVM model optimized by particle swarm optimization (PSO). The proposed method was demonstrated to be more accurate and effective by the whole life experiment of slewing bearing. Therefore, it can be applied in engineering practice.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
kaier完成签到 ,获得积分10
刚刚
duts完成签到 ,获得积分10
1秒前
星际牛仔完成签到,获得积分20
1秒前
慕青应助大象7199采纳,获得10
1秒前
54不得了完成签到,获得积分20
2秒前
海光发布了新的文献求助10
4秒前
一颗梨完成签到,获得积分10
5秒前
3333完成签到,获得积分10
6秒前
Kevin完成签到,获得积分10
6秒前
胡国伟完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
8秒前
Youdge完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
11秒前
打工肥仔完成签到,获得积分0
11秒前
11秒前
12秒前
12秒前
libiqing77完成签到,获得积分10
12秒前
KingYugene发布了新的文献求助10
13秒前
直率的无极完成签到,获得积分10
13秒前
海光完成签到,获得积分10
13秒前
sarah完成签到,获得积分10
13秒前
夏沫完成签到,获得积分10
13秒前
科研顺发布了新的文献求助10
13秒前
Watson完成签到,获得积分10
14秒前
17871635733完成签到,获得积分10
15秒前
qq小兵发布了新的文献求助10
15秒前
耍酷的白梦完成签到,获得积分10
16秒前
狼主完成签到 ,获得积分10
16秒前
17秒前
电闪完成签到,获得积分10
17秒前
霸气的断缘完成签到,获得积分10
17秒前
共享精神应助kailash采纳,获得10
17秒前
wewewew完成签到,获得积分20
18秒前
可可完成签到,获得积分10
18秒前
goodsheep完成签到 ,获得积分10
18秒前
18秒前
高分求助中
The ACS Guide to Scholarly Communication 2500
Sustainability in Tides Chemistry 2000
Studien zur Ideengeschichte der Gesetzgebung 1000
TM 5-855-1(Fundamentals of protective design for conventional weapons) 1000
Threaded Harmony: A Sustainable Approach to Fashion 810
Pharmacogenomics: Applications to Patient Care, Third Edition 800
Gerard de Lairesse : an artist between stage and studio 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3081744
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2734831
关于积分的说明 7534536
捐赠科研通 2384276
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1264252
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 612606
版权声明 597600