摘要：为了保证滚动轴承运行状态可靠度的预测精度同时增加预测步长，提出一种数学形态学分形维数结合改进果蝇优化算法-支持向量回归（Improved fruit fly optimization algorithm—support vector regression，IFOA-SVR）的滚动轴承可靠度预测方法。提取振动信号的包络信号，计算该包络信号的数学形态学分形维数，将其作为滚动轴承性能退化状态特征。利用IFOA对SVR中的参数C、g以及ε同时进行寻优，建立IFOA-SVR预测模型。利用极大似然估计结合IFOA建立威布尔比例故障率模型（Weibullproportionalhazardmodel，WPHM），进而得到可靠度模型。将退化状态特征作为IFOA—SVR预测模型的输入，采用长期迭代预测法获取特征预测结果，并将该结果嵌入到可靠度模型中，从而预测出轴承运行状态的可靠度。试验结果表明，利用所提方法对滚动轴承可靠度进行预测，能在保证预测精度的前提下增加预测步长。

关键词：滚动轴承 数学形态学 支持向量回归 果蝇优化算法 可靠度预测 

单位：哈尔滨理工大学电气与电子工程学院; 哈尔滨150080; 白俄罗斯国立大学明斯克220030白俄罗斯