基于Matlab软件算法的引信储存寿命预测.pdf

基于MATLAB的疲劳寿命预测研究_汪宏.nh

具有不同指数寿命分布的组件的系统剩余使用寿命预测

通过对某扣件材料尼龙66的加速老化试验,依据高分子材料性能指标变化与老化时间关系式以及Arrhenius模型建立了贮存温度下的冲击强度保留率与贮存时间的动力学方程,并利用Matlab编程计算了贮存温度下某扣件材料尼龙66的预测贮存寿命。预测结果可作为评估尼龙66扣件制品贮存寿命的参考依据。

已经用matlab整理好的轴承数据集，格式为mat文件。一共10个文件，每个轴承的振动数据合并为一个矩阵，里面有具体说明文档。

刀具使用寿命会直接影响刀具需求计划制定、刀具生产准备以及切削参数制定等。然而，由于刀具使用寿命的影响因素众多，目前虽然有多种刀具使用寿命的预测方法，但这些方法存在结果准确性不佳或对新材料新工艺无从入手等缺陷，均无法对刀具使用寿命进行有效快捷的准确预测。采用人工神经网络技术，针对反向传播算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值、全局搜索能力弱等缺陷，采用蚁群优化算法（ACO）训练BP神经网络，建立了基于ACO―BP算法的铣刀寿命预测神经网络模型，在兼顾网络学习速度的同时保证了模型的全局搜索能力及鲁棒性。

该数据集的挑战在于，数据来自50或60米的气象塔的数据。 每个塔都有多个风速计，一个风向标和一个温度传感器。 每个传感器在10分钟内测量数据并报告10分钟内的平均值，标 准偏差，最小值和最大值。 通常情况下，最高两级有一对风速计（例如60米高的59米和49米），然后是30米和/或10米的单个或配对风速计。 a）训练数据集 提供的数据文件中有两个结构，第一个是“Train_EngineRun”。这包含结构内的260个发动机。在每个结构中，该引擎的生命周期数据，从新引擎直到退役。数据包含24列，每行对应一个给定的航班。每次飞行数据都采集自六种飞行状态中的一种，飞行状态标签也有提供。

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

通过在一台高速CNC机床上安装测力计、三个轴向上的振动传感器、声音传感器，设置工艺参数为：主轴转速10400 RPM, 进给率为1555 mm/min, 横向切深为0.125mm, 纵向切深为 0.2mm.采样率为50KHz进行实验。经由数采板卡，采集包含：X轴切削力、Y轴切削力、Z轴切削力、X轴振动、Y轴振动、Z轴振动、声音信号RMS、声音信号这8个数据项。每次切削循环后的刀具磨损量也以10^-3mm为单位进行记录。分析者将利用这些数据预测6mm球鼻碳化钨钢刀的剩余寿命。

load_data.m