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2024年第48卷第1期JournalofMechanicalTransmission135
文章编号:1004-2539(2024)01-0135-08DOI:10.16578/j.issn.1004.2539.2024.01.020
基于MDS-GA-SVR的电动汽车减速器性能退化预测方法研究
122111
何胤达李威霖陈锋贺青川潘骏马行健
(1浙江理工大学浙江省机电产品可靠性技术研究重点实验室,浙江杭州310018)
(2浙江方圆检测集团股份有限公司浙江省市场监管新能源汽车驱动系统重点实验室,浙江杭州310018)
摘要针对电动汽车减速器性能退化预测方法难以充分挖掘退化信息,导致预测精度低的问题,
提出了一种联合多维尺度(MultipleDimensionalScale,MDS)变换和遗传算法优化支持向量回归(Ge⁃
neticAlgorithmopitimizedSupportVectorRegression,GA-SVR)进行性能退化预测建模方法。通过时
域、频域、时频域特征提取方法对减速器的振动信号进行处理,利用MDS算法建立了综合退化特征
指标;以信号特征指标与综合性能退化指标作为训练与预测数据集,利用遗传算法确定最优惩罚参
数C和核参数g并构建SVR模型;通过试验获得了减速器的寿命数据,并利用所提方法建立了高精
度的性能退化模型。结果表明,本文所提模型的预测精度均高于PSO-SVR、GS-SVR以及反向传播
(BackPropagation,BP)神经网络预测模型,均方根误差值分别降低了50.63%、75.35%、84.73%,
2
确定系数R分别提高了3.93%、6.51%、9.51%,证明了所提方法的优越性。
关键词电动汽车减速器多维尺度变换遗传算法支持向量回归退化趋势预测
ResearchonPerformanceDegradationPredictionMethodofElectricVehicle
ReducersBasedonMDS-GA-SVR
122111
HeYindaLiWeilinChenFengHeQingchuanPanJunMaXingjian
(1NationalandLocalJointEngineeringResearchCenterofReliabilityAnalysisandTestingforMechanicalandElectricalProducts,
ZhejiangSci-TechUniversi
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