【摘要】：將自記憶模型引入到滑動(dòng)軸承的接觸摩擦故障發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)中,針對(duì)一般形式的多變量自記憶模型的不足,提出一種基于字典學(xué)習(xí)的滑動(dòng)軸承摩擦故障趨勢(shì)的多變量自記憶預(yù)測(cè)方法。首先,構(gòu)建多變量字典,利用稀疏編碼篩選出影響系統(tǒng)演化的主要變量。然后通過誤差平方和最小原則更新不同作用形式的變量字典,確定變量影響系統(tǒng)演化的最佳作用形式和影響系數(shù),最終得到多變量的系統(tǒng)動(dòng)力核函數(shù),解決了系統(tǒng)動(dòng)力核與多變量關(guān)系難處理問題。最后,引入自記憶函數(shù),將所得的系統(tǒng)動(dòng)力核反演成一個(gè)微分-差分方程,由此得到滑動(dòng)軸承的多變量自記憶預(yù)測(cè)模型。應(yīng)用到實(shí)例中,有效地預(yù)測(cè)了故障的發(fā)展趨勢(shì),為滑動(dòng)軸承摩擦退化趨勢(shì)預(yù)測(cè)提供了一種新的途徑。
[Abstract]:The self-memory model is introduced into the development trend prediction of contact friction fault of sliding bearing, aiming at the deficiency of the general multivariable self-memory model. A multivariable self-memory prediction method for sliding bearing friction fault trend based on dictionary learning is proposed. Firstly, the multivariable dictionary is constructed and the main variables that affect the evolution of the system are screened by sparse coding. Then the dictionary of variables in different forms of action is updated by the principle of the sum of square error, and the best form of action and the coefficient of influence of variables affecting the evolution of the system are determined. Finally, the dynamic kernel function of the multivariable system is obtained. The relationship between dynamic kernel and multivariable is difficult to deal with. Finally, the self-memory function is introduced to invert the dynamic kernel of the system into a differential-difference equation, and a multivariable self-memory prediction model of sliding bearing is obtained. The application of this method can effectively predict the development trend of the failure and provide a new way for predicting the friction degradation trend of sliding bearing.
【作者單位】： 軍械工程學(xué)院七系;西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51205405,51305454)
【分類號(hào)】：TH133.31

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本文編號(hào)：2386862