基于支持向量回归机的可靠度预测模型  

Prognostics Model of Machinery Reliability Based on SVR

作　　者：冯添乐[1] 江永丰[2] 

机构地区：[1]军械工程学院 [2]75233部队

出　　处：《计算机与数字工程》2011年第2期29-32,共4页Computer & Digital Engineering

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.

关 键 词：可靠度 预测 健康状态退化 支持向量回归机 

分 类 号：TP307[自动化与计算机技术—计算机系统结构]