【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51405246);江苏省自然科学基金资助项目(BK2011391)~~
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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。
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