应用科技
應用科技
응용과기
YING YONG KE JI
2012年
6期
30-33
,共4页
方明杰%周光辉%程元森%靳小莉
方明傑%週光輝%程元森%靳小莉
방명걸%주광휘%정원삼%근소리
数控珩磨机%液压系统%运行状态信息%SVR%智能算法%可靠性预测%瞬时可靠度
數控珩磨機%液壓繫統%運行狀態信息%SVR%智能算法%可靠性預測%瞬時可靠度
수공형마궤%액압계통%운행상태신식%SVR%지능산법%가고성예측%순시가고도
针对常规的可靠性预测方法无法实现对数控珩磨机液压系统可靠性进行有效预测的缺点,提出了一种基于运行状态信息及支持向量回归(SVR)的数控珩磨机液压系统可靠性预测方法.该方法主要包括状态特征指标的选取、瞬时可靠度的计算以及SVR预测模型的建立.为实现对SVR预测模型的有效解算,分别采用遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)和混合算法实现对SVR模型的核参数的寻优计算,并比较了3种方法下SVR模型的瞬时可靠度预测精度.实例仿真结果表明,与GA及混合算法相比,采用PSO算法来解算SVR预测模型能够得到更优的数控珩磨机液压系统的可靠性预测精度.
針對常規的可靠性預測方法無法實現對數控珩磨機液壓繫統可靠性進行有效預測的缺點,提齣瞭一種基于運行狀態信息及支持嚮量迴歸(SVR)的數控珩磨機液壓繫統可靠性預測方法.該方法主要包括狀態特徵指標的選取、瞬時可靠度的計算以及SVR預測模型的建立.為實現對SVR預測模型的有效解算,分彆採用遺傳算法(GA)、粒子群算法(PSO)和混閤算法實現對SVR模型的覈參數的尋優計算,併比較瞭3種方法下SVR模型的瞬時可靠度預測精度.實例倣真結果錶明,與GA及混閤算法相比,採用PSO算法來解算SVR預測模型能夠得到更優的數控珩磨機液壓繫統的可靠性預測精度.
침대상규적가고성예측방법무법실현대수공형마궤액압계통가고성진행유효예측적결점,제출료일충기우운행상태신식급지지향량회귀(SVR)적수공형마궤액압계통가고성예측방법.해방법주요포괄상태특정지표적선취、순시가고도적계산이급SVR예측모형적건립.위실현대SVR예측모형적유효해산,분별채용유전산법(GA)、입자군산법(PSO)화혼합산법실현대SVR모형적핵삼수적심우계산,병비교료3충방법하SVR모형적순시가고도예측정도.실례방진결과표명,여GA급혼합산법상비,채용PSO산법래해산SVR예측모형능구득도경우적수공형마궤액압계통적가고성예측정도.
