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目前,旋转机械设备广泛应用在各项生产领域,而滚动轴承作为机械设备中的重要元件,极易产生故障,一旦故障产生可能对企业造成一系列影响,如生产设备停机、经济效益受损及人员伤亡事故等。因此需要对滚动轴承进行科学的质量管理,最关键的步骤是对其进行监控并准确预测出故障趋势,实现预防性的故障控制。本文对滚动轴承展开多种故障状态的预测研究,提出了一种基于流形学习与LBSA-BTSVM结合的智能预测方法,进而实现轴承故障的准确预测。通过建立主动型的“监控-预测-控制”机制,在轴承故障未扩散前做好控制维护措施,对设备的