一种基于IVY-CYCBD-AdaMKRVM轴承智能可靠性预测方法

本发明公开了一种基于IVY‑CYCBD‑AdaMKRVM轴承智能可靠性预测方法，获取滚动轴承的全寿命振动信号数据，并采用常青藤优化算法优化CYCBD方法得到的改进的IVY‑CYCBD方法对振动信号进行降噪处理；对降噪后的振动信号数据进行多维特征提取，并构建时域、频域和时频域的特征参数集，采用PaCMAP降维方法对特征参数集进行降维；将Adaboost集成学习和MKRVM算法进行结合，构建得到Adaboost‑MKRVM轴承可靠性预测模型；将降维方法PaCMAP降维后的特征参数集作为输入，输入至Adaboost‑MKRVM轴承可靠性预测模型，得到滚动轴承的预测结果；根据降维后的特征参数集构建逻辑回归可靠性评估模型，将滚动轴承的预测结果输入逻辑回归可靠性评估模型，得到滚动轴承可靠性的趋势，实现轴承可靠性的高精度趋势预测。