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為了更好的表征滾動(dòng)軸承性能退化趨勢，提出基于時(shí)域特征和支持向量機的滾動(dòng)軸承退化趨勢預測方法。首先提取振動(dòng)信號的時(shí)域特征組成高維特征集，利用主成分分析方法（PCA）對時(shí)域高維特征集進(jìn)行維數約簡(jiǎn)，以消除各特征指標之間的冗余及信息沖突等問(wèn)題。然后將維數約簡(jiǎn)后的特征向量作為輸入數據，輸入至由粒子群（Particle Swarm Optimization，PSO）優(yōu)化的支持向量機中，建立退化趨勢預測模型，從而完成退化趨勢預測。運用滾動(dòng)軸承全壽命試驗數據進(jìn)行驗證分析，結果表明該方法能夠獲取準確的預測結果。