于震梁
- 作品数：4 被引量：31H指数：2
- 供职机构：东北大学机械工程与自动化学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技重大专项国防科技工业技术基础科研项目更多>>
- 相关领域：理学一般工业技术更多>>
- 基于支持向量机的机械零件剩余寿命区间估计被引量：5
- 2016年
- 为提高机械零件剩余寿命估计精度,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的剩余寿命区间估计模型.简要介绍SVM的线性及非线性理论,分析SVM输入变量与输出变量间的统计关系,将机械零件性能退化指标和剩余寿命分别作为SVM输入变量及输出变量.假设输入变量与残差相互独立且残差分布类型已知,采用极大似然法估计残差的分布参数,在此基础上推导一定置信水平下SVM输出变量置信区间.将均方误差作为SVM预测误差的衡量指标,应用变步长网格搜索法确定SVM参数.通过实例说明所提模型能够准确对机械零件剩余寿命进行区间估计,具有较强的工程应用价值及通用性.
- 王健孙志礼于震梁柴小冬
- 关键词：剩余寿命支持向量机机械零件均方误差
- 基于支持向量机和卡尔曼滤波的机械零件剩余寿命预测模型研究被引量：25
- 2018年
- 现有机械零件剩余寿命预测模型在建模过程中,无法同时采用已有数据库数据及被预测产品实时退化数据,为了弥补其不足,提出一种支持向量机(SVM)和非线性卡尔曼滤波相结合的机械零件剩余寿命预测模型。根据现有全寿命试验数据训练所得的SVM回归模型,建立非线性卡尔曼滤波状态更新方程,依据机械零件退化特征构造时间更新方程,设定初始剩余寿命值及其方差,通过逐步迭代计算各时刻剩余寿命估计值及一定置信水平的置信区间。该计算模型能够充分利用现有零件与同类零件全寿命试验数据和被预测零件的实时状态退化数据,实现剩余寿命预测。以某型号滚动轴承为例,验证了所提出剩余寿命预测模型的精度、稳定性及工程应用价值。
- 于震梁孙志礼曹汝男王鹏
- 关键词：机械零件剩余寿命支持向量机
- 基于PC-Kriging模型与主动学习的齿轮热传递误差可靠性分析被引量：1
- 2019年
- 为提高齿轮热传递误差可靠性分析的计算效率和精度,提出了一种高效的基于PC-Kriging代理模型与主动学习函数LIF相结合的可靠性分析方法.采用多项式混沌展开(polynomial-chaos-expansion,PCE)替代传统Kriging模型的回归基函数来增强预测模型的全局近似精度,并利用Kriging模型来捕捉预测模型局部特征的能力.采用最小角回归(LAR)构建回归基函数的最优多项式数量集,同时用Akaike信息准则(AIC)来确定最优的截断集合.并采用一种主动学习函数LIF选择每次迭代的最佳样本点以提高模型收敛效率.通过齿轮热传递误差算例表明:与传统的Kriging代理模型相比,所提出方法在保证精度的同时可以极大地减少预测模型可靠性分析中的学习次数.
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- 关键词：可靠性分析蒙特卡罗
- 一种自适应PC-Kriging模型的结构可靠性分析方法被引量：2
- 2020年
- 为提高小失效概率及耗时的复杂结构可靠性评估精度和效率,提出了一种基于PC-Kriging(polynomial-chaos-based Kriging)模型与自适应k-means聚类分析相结合的结构可靠性分析方法.PC-Kriging的回归基函数采用稀疏多项式最优截断集合来近似数值模型全局行为,并用Kriging来处理模型输出的局部变化.在基函数的建立上,PC-Kriging采用最小角回归(LAR)计算功能函数可能的多项式基函数集的数量,同时用Akaike信息准则(AIC)来确定最优多项式形式.自适应k-means聚类分析确保每次迭代添加若干个对失效概率贡献较大的样本点.通过两个数值算例分析,结果表明所提出方法在能够保证失效概率估计值的有效性和准确性的同时减小结构功能函数的评估次数.
- 于震梁孙志礼张毅博王健
- 关键词：蒙特卡罗方法
