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基于支持向量回归机的可靠度预测模型 被引量:4

Prognostics Model of Machinery Reliability Based on SVR
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摘要 设备可靠度预测在设备的维修管理中扮演着重要的角色,有效的设备故障预测对降低设备维修费用、停机时间或运行风险都起到至关重要的作用。文章在分析设备状态数据的基础上,通过引入支持向量回归机,建立了基于退化数据的预测模型,并将该模型用于发动机可靠度的预测。 Reliability prognostics plays a serious role in maintenance management of machine,the ability to forecast machinery failure is vital to reducing maintenance cost,operation downtime or operation risk.This paper presents a novel approach for machinery reliability prognostics via incorporating health degradation data of units and Support Vector Regression(SVR).The proposed model was used to forecast the reliability and failure time of the diesel motor.
机构地区 军械工程学院 [
出处 《计算机与数字工程》 2011年第2期29-32,共4页 Computer & Digital Engineering
关键词 可靠度 预测 健康状态退化 支持向量回归机 reliability prognostics health degradation support vector regression
  • 相关文献

参考文献11

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二级参考文献62

共引文献29

同被引文献37

引证文献4

二级引证文献10

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