基于Kolmogrov-Smirnov检验和LS-SVM的机械设备故障预测

被引：22

作者：

王恒

马海波

黄希

花国然

机构：

[1] 南通大学机械工程学院

来源：

中南大学学报(自然科学版) | 2016年 / 47卷 / 06期

关键词：

故障预测; 退化评估; K-S检验; 最小二乘支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TH17 [机械运行与维修];

学科分类号：

120111 [工业工程];

摘要：

提出一种基于Kolmogrov-Smirnov检验和LS-SVM的机械设备故障预测新方法。基于K-S检验计算参考样本与正常状态样本经验分布函数的相似度,确定2个样本是否属于同一分布,即设备是否处于相同的运行状态,实现对设备运行退化状态进行识别,并采用当前退化状态与正常状态的K-S距离作为性能评估量化指标,在此基础上给出基于K-S检验和LS-SVM的设备故障预测系统框架。研究结果表明:该方法可以有效地对设备进行退化评估和故障预测,计算效率高,具有较好的适用性。

引用

页码：1924 / 1929

页数：6

共 12 条

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