《表3 基于不同退化特征量的轴承寿命预测结果对比》

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《基于主元特征融合和SVM的轴承剩余寿命预测》

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本文方法预测结果与采用单一特征量时的预测结果对比见表3。在轴承寿命预测过程中，由于退化特征量携带了87%数据样本特征，准确地刻画了轴承寿命变化趋势，因此，与将单一特征作为退化特征量相比，本文方法具有更高的精度。同时，本文方法只有2个退化特征量，与综合特征指标相比，能够在保证预测精度的同时，减少计算量。