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申请/专利权人：西安欧亚学院
摘要：本发明公开了一种固定式架车机轴承RUL预测方法及系统，采集固定式架车机轴承全生命周期振动信号样本数据，并计算振动信号的时域特征，通过分析各个时域特征与轴承RUL之间的相关性筛选有效时域特征；将全生命周期振动信号样本数据划分为正常期、退化期和毁伤期，对退化期和毁伤期的样本有效时域特征数据进行数据增强处理；利用预处理后的全生命周期样本有效时域特征数据训练基于MSCAE的HI提取模型，基于训练得到的HI提取模型获取全生命周期的HI序列；利用得到的全生命周期的HI序列数据训练基于LSTM网络的轴承RUL预测模型，基于训练得到的基于LSTM网络的轴承RUL预测模型获取轴承RUL预测结果。本申请的MSCAE‑LSTM模型在轴承RUL预测领域具有良好的实用价值。
主权项：1.一种固定式架车机轴承RUL预测方法，其特征在于，所述方法包括：采集固定式架车机轴承全生命周期振动信号样本数据，并计算振动信号的时域特征，通过分析各个时域特征与轴承RUL之间的相关性筛选有效时域特征；将全生命周期振动信号样本数据划分为正常期、退化期和毁伤期，对退化期和毁伤期的样本有效时域特征数据进行数据增强处理；利用预处理后的全生命周期样本有效时域特征数据训练基于MSCAE的HI提取模型，基于训练得到的HI提取模型获取全生命周期的HI序列；利用得到的全生命周期的HI序列数据训练基于LSTM网络的轴承RUL预测模型，基于训练得到的基于LSTM网络的轴承RUL预测模型获取轴承RUL预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安欧亚学院 固定式架车机轴承RUL预测方法及系统
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