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基于多尺度卷积神经网络的轴承剩余寿命预测

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针对数据驱动的轴承剩余使用寿命预测方法多基于先验知识来构建退化指标,较为繁琐,且传统卷积神经网络预测特征提取不完全的问题.该研究采用了多尺度卷积神经网络模型预测轴承剩余使用寿命.多尺度卷积神经网络模型以轴承振动数据为输入,避免了依靠先验知识的退化指标构建过程,且依据其多尺度特性可以从不同尺度自动对输入数据并行提取特征,能更加全面地学习振动信号所蕴含的退化规律.最后,为了减少多尺度卷积神经网络预测模型输出的局部波动,采用移动平均法对预测结果进行降噪平滑处理,最终得到预测结果.该研究使用加速轴承寿命实验数据验证了所提方法的有效性和可靠性.
Prediction of Bearing Residual Useful Life Based on Multi-Scale Convolutional Neural Network

马占伟、袁逸萍、樊盼盼、赵琴

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新疆大学机械工程学院,新疆乌鲁木齐 830047

轴承 剩余使用寿命 多尺度 卷积神经网络

大型风能发电机组运行稳定性劣化趋势预测方法研究项目&&

5156505571961029

2023

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2023.383(1)
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