【摘 要】
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针对扭力冲击钻滚动轴承易多发故障问题，本文提出了一种改进支持向量机的故障特征提取方法，并结合多维时态关联规则来判断轴承是否出现故障。主要借助抽样算法来形成向量集合，并且在此基础上提升识别效率，找到异常信号，并且对其来源进行判定，通过多维时态关联规则找出异常信号与故障类别之间的关系。通过不平衡转子动力学模型与搭建实验平台试验验证关联规则的准确性和可靠性，再根据各信号的实时状态通过已建立的时态关联规则
【基金项目】
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国家自然科学基金-扭力冲击器双模射流自适应控制最佳匹配机理研究（11462021）；
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针对扭力冲击钻滚动轴承易多发故障问题，本文提出了一种改进支持向量机的故障特征提取方法，并结合多维时态关联规则来判断轴承是否出现故障。主要借助抽样算法来形成向量集合，并且在此基础上提升识别效率，找到异常信号，并且对其来源进行判定，通过多维时态关联规则找出异常信号与故障类别之间的关系。通过不平衡转子动力学模型与搭建实验平台试验验证关联规则的准确性和可靠性，再根据各信号的实时状态通过已建立的时态关联规则实时预测下一时间段的信号状态，从而达到实时预测的目的。实验表明，本故障诊断预测方法有效，能够识别和预测滚动轴承的90%的故障。
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