国内刊号:44-1260/TH
国际刊号:0254-0150
发布日期:
作者:胡龙飞,傅攀,林志斌,张思聪,赵蕾
单位:西南交通大学机械工程学院,,,,,,,,,
关键词:声发射;机械密封;特征融合;QPSO-SVR
基金:中央高校基本科研业务费专项资金项目(2682016CX033).
针对现有机械密封监测技术难以有效预测剩余使用寿命的问题,提出基于声发射特征融合的退化指标和QPSO-SVR寿命预测模型的机械密封剩余寿命预测方法。首先通过实验采集多组机械密封的全寿命数据,进行小波阈值降噪处理,从原始声发射信号中提取出能表征机械密封运行状态的特征,利用KPCA分析优化得到的声发射特征,然后通过马氏距离对得到的特征进行融合进而得到能够表征机械密封退化的指标,利用QPSO优化SVR模型参数,建立寿命预测模型。实验结果显示:基于退化指标和QPSO-SVR模型的寿命预测方法有着较好的泛化能力和较高的精度,具有良好的工业前景。
来源:2019年第4期
《润滑与密封》期刊编辑部