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Performance decay of stern bearing based on lubrication numerical model and state parameters北大核心CSCD
引用本文:张涛,郜慧敏,喻繁振,杨琨.Performance decay of stern bearing based on lubrication numerical model and state parameters北大核心CSCD[J].中国舰船研究,2022(6):133-140.
作者姓名:张涛  郜慧敏  喻繁振  杨琨
作者单位:1.武汉理工大学交通与物流工程学院430063;2.武汉理工大学船海与能源动力工程学院430063;
基金项目:国家自然科学基金资助项目(52071241)。
摘    要:目的]为了实现对船舶艉轴承润滑状态的监测和评估,提出一种结合润滑性能衰变模型和支持向量机(SVM)算法的艉轴承润滑性能评估方法。方法]针对船舶艉轴承润滑状态难以监测和识别的问题,建立轴承润滑衰变数值模型,并运用实验数据对该模型进行验证,研究载荷、粗糙度和半径间隙对润滑状态衰变机理的影响。基于SVM算法,构建润滑状态分类器,通过网格搜索算法优化超参数,利用不同润滑状态的数据集进行训练,最后实现对艉轴承润滑状态的评估。结果]结果显示,随着外部载荷、粗糙度和半径间隙的增大,轴承润滑状态恶化的临界速度增大,动压润滑工作范围减小,混合润滑工作范围增大;由仿真数据集对润滑状态识别模型的验证表明,所提的润滑状态识别方法准确率达96.88%。结论]所提方法能监测轴承的润滑性能特征,有效识别轴承的润滑状态。

关 键 词:艉轴承  润滑性能  支持向量机  状态评估
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