为了准确预测滚动轴承剩余使用寿命,采用模糊综合评价法解决轴承退化状态难以划分的问题,并借助支持向量机在小样本数据分析方面具有的良好能力,以及差分进化方法高效的并行搜索信息的方式,提出了一种基于支持向量回归和差分进化算法混合的滚动轴承剩余寿命预测模型,该模型采用差分进化算法获得支持向量回归模型的最优参数,结合试验平台采集的加速寿命试验数据。实验结果表明模糊综合评判方法可以较好地划分轴承退化状态,有利于预测不同退化状态下的剩余寿命。

为解决刹车片内部缺陷检测的难题,提出了一种通过分析敲击信号对刹车片内部缺陷进行检测的方法。首先,截取通过敲击获得的声音信号,然后利用小波包分解和变分模态分解（VMD）提取能量特征,根据可分性判据选择最优特征作为分类特征,最后运用K最近邻（KNN）算法对故障特征进行识别,获得准确的类别信息,准确率达到了96%以上,对刹车片内部是否存在缺陷做出有效判断。通过对实际信号进行实验验证,表明该方法能够准确的识别刹车片的好坏,提高检测效率和精度。